spark 2 api 中文文档

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博客提供了Apache Spark文档的链接，即http://spark.apachecn.org/#/docs/7 ，可通过该链接获取相关文档信息。
Spark2.2Doc API 中文参考文档
09-09
Spark 2.2.x Doc API 中文参考文档， Spark Shell 提供了一种简单的方式来学习 Spark API，同时它也是一个强大的交互式数据分析工具。Spark Shell 既支持 Scala(Scala 运行在 Java 虚拟机上，所以可以很方便的引用现有的 Java 库)也支持 Python。
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为了方便学习，wget了spark的api，有需要的可下载参考。
spark-2.3.0 api 文档
06-05
spark 2.3.0 api 文档。 Apache Spark is a fast and general-purpose cluster computing system. It provides high-level APIs in Java, Scala, Python and R, and an optimized engine that supports general execution graphs. It also supports a rich set of higher-level tools including Spark SQL for SQL and structured data processing, MLlib for machine learning, GraphX for graph processing, and Spark Streaming
Apache Spark 2.2.0 中文文档 - 快速入门 | ApacheCN
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09-20 553
快速入门 使用 Spark Shell 进行交互式分析 基础 Dataset 上的更多操作 缓存 独立的应用 快速跳转 本教程提供了如何使用 Spark 的快速入门介绍。首先通过运行 Spark 交互式的 shell（在 Python 或 Scala 中）来介绍 API, 然后展示如何使用 Java , Scala 和 Python 来编写应用程序。 为
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1 概述(Overview)总体来讲，每一个Spark驱动程序应用都由一个驱动程序组成，该驱动程序包含一个由用户编写的main方法，该方法会在集群上并行执行一些列并行计算操作。Spark最重要的一个概念是弹性分布式数据集，简称RDD(resilient distributed dataset )。RDD是一个数据容器，它将分布在集群上各个节点上的数据抽象为一个数据集，并且RDD能够进行一系列的并行...
基于Spark REST Api实现spark的任务创建、查询、终止等+源代码+文档说明
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spark-2.1.0 api文档
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总的来说，Spark-2.1.0 API文档是深入理解Spark工作原理和使用方法的关键，它为开发人员提供了详尽的指导，使得在大数据处理和分析项目中能够更加高效地利用Spark。离线版文档的快速访问特性使得在无网络环境下也能...
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DataFrame 描述： DataFrame能够被createDataFrame,read.json,table 这样的函数创建 用法: dataFrame(sdf,isCached = FALSE) groupedData(sgd) 参数： sdf: 一个对scala DataFrame的支持的java对象引用 isCached: ...
Apache Spark 2.0.2 中文文档 | 那伊抹微笑 - ApacheCN（Apache中文网）
妳那伊抹微笑的专栏
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ApacheCN（Apache中文网）- 关于我们 : http://www.apache.wiki/pages/viewpage.action?pageId=2887249 ApacheCN（Apache中文网）- Apache Spark 2.0.2 中文文档 : http://www.apache.wiki/pages/viewpage.action?pageId=2883613
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Spark官方中文文档
07-24
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。 Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。 尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
Spark2.0.2API
01-03
spark2.0.2的apidoc scala的，辛苦拉了半天才拉下来
spark API RDD
09-05
spark API RDD pdf版的..........对初学者应该有所帮助
《Spark Python API 官方文档中文版》 之 pyspark.sql (一)
zdy0_2004的专栏
11-04 7761
http://www.cnblogs.com/wonglu/p/7784556.html 摘要：在Spark开发中，由于需要用Python实现，发现API与Scala的略有不同，而Python API的中文资料相对很少。每次去查英文版API的说明相对比较慢，还是中文版比较容易get到所需，所以利用闲暇之余将官方文档翻译为中文版，并亲测Demo的代码。在此记录一下，希望对那些对Spark感
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qq_42936727的博客
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https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/reference/pyspark.sql/api/pyspark.sql.DataFrame.html
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