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本帖最后由 hanyunsong 于 2020-7-16 17:21 编辑

Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎. 它提供Java，Scala，Python和R中的高级API，以及支持常规执行图的优化引擎. 它还支持一组丰富的更高级别的工具，包括星火SQL用于SQL和结构化数据的处理， MLlib机器学习， GraphX用于图形处理，以及结构化流的增量计算和流处理.

Security

默认情况下，Spark中的安全性处于关闭状态. 这可能意味着您默认情况下容易受到攻击. 下载并运行Spark之前，请参阅Spark Security .Downloading

从项目网站的下载页面获取Spark. 本文档适用于Spark版本3.0.0. Spark将Hadoop的客户端库用于HDFS和YARN. 下载是为少数流行的Hadoop版本预先打包的. 用户还可以下载"免费的Hadoop"二进制文件，并通过扩展Spark的classpath在任何Hadoop版本上运行Spark. Scala和Java用户可以使用其Maven坐标将Spark包含在他们的项目中，而Python用户可以从PyPI安装Spark.

如果您想从源代码构建Spark，请访问Building Spark .

Spark可在Windows和类似UNIX的系统(例如Linux，Mac OS)上运行，并且应在运行受支持的Java版本的任何平台上运行. 这应该包括x86_64和ARM64上的JVM. 在一台机器上本地运行很容易-您所需要做的就是在系统PATH上安装java或指向Java安装的JAVA_HOME环境变量.

Spark可在Java 8/11，Scala 2.12，Python 2.7 + / 3.4 +和R 3.1+上运行. 从Sp

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