Apache Spark是高效的大数据处理框架，包括Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming模块。Spark Core提供任务调度和分布式数据集（RDD），Spark SQL支持结构化数据处理，Spark Streaming则用于实时数据流处理。通过示例展示了如何使用RDD、SQL和Streaming进行数据操作。
大数据处理框架Spark：初步了解框架模块
Apache Spark是一种快速、通用的大数据处理框架，它提供了丰富的功能和易于使用的API，使开发人员能够高效地处理大规模数据集。Spark的模块化架构使得它可以灵活地适应各种大数据处理需求。本文将介绍Spark的一些主要模块，并提供相应的源代码示例。
- Spark核心模块
Spark核心模块提供了Spark的基本功能和核心组件，包括任务调度、内存管理、容错性和分布式数据集（RDD）等。RDD是Spark的主要抽象概念，它是一个可并行操作的分布式数据集合。下面是一个简单的RDD操作示例：
import org.apache.spark.{
SparkConf, SparkContext}
val conf =
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