csdnexp的博客

yield (i, np.random.random(128).tolist()) # 128维向量。Spark 的向量计算加速正在快速发展，特别是随着硬件加速器和专用向量计算库的普及，未来将有更多原生集成方案。buffer(0) = Array.fill(128)(0.0) // 初始化向量。：使用 Spark UI 监控 GPU 利用率、内存使用等指标。：Parquet/ORC 文件的向量化读取。// Scala示例：自定义向量化聚合函数。# 使用numpy进行向量化计算。

通过版本迭代，Spark 从以 RDD 为中心的计算引擎演变为以结构化 API 和自适应优化为核心的统一分析平台，同时深度集成云原生和 AI 生态。：初步支持 Spark SQL（前身为 Shark）、Spark Streaming（微批处理）和 MLlib。：优先使用 Structured Streaming（Spark 2.x+），避免旧版 DStream。API（类似 Pandas），支持优化器 Catalyst 和 Tungsten 执行引擎。：启用 AQE（Spark 3.0+）和动态分区裁剪。