本文介绍了如何使用Apache Spark Core引入外部数据源，包括文本文件、CSV、JSON和数据库。通过示例代码展示了如何创建SparkConf和SparkContext，以及如何使用Spark SQL处理不同类型的数据源。
大数据Spark：使用Spark Core引入外部数据源
在大数据处理领域，Apache Spark是一个广泛使用的分布式计算框架。Spark Core是Spark的核心组件，提供了分布式任务调度、内存管理和错误恢复等功能。在Spark中，我们可以通过引入外部数据源来处理不同的数据格式和存储系统。本文将介绍如何使用Spark Core引入外部数据源，并提供相应的源代码示例。
- 引入外部数据源的准备工作
首先，我们需要确保已经安装了Apache Spark和相应的依赖库。在Spark的官方网站上可以找到详细的安装指南。同时，我们还需要了解要引入的外部数据源的格式和存储位置。常见的外部数据源包括文本文件、CSV文件、JSON文件、数据库等。
- 引入文本文件作为外部数据源
下面是一个使用Spark Core引入文本文件作为外部数据源的示例代码：
import org.apache.spark.SparkConf
import org
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