上图显示了针对ApacheSpark和。Python和Scala的NET。。NETforApacheSpark在Python和Scala上运行良好。此外，在UDF性能至关重要的情况下，例如在查询1中，非字符串数据的3B行在JVM和CLR.NET之间传递，ApacheSpark的速度是Python的两倍。同样重要的是，这是我们第一次推出。NET for ApacheSpark，我们的目标是进一步投资改进和基准性能(比如Arrow优化)。
6、请描述下大数据三大平台hadoop,storm, spark的区别和应用场景Spark已经取代Hadoop成为最活跃的开源大数据项目。然而，在选择大数据框架时，企业不应厚此薄彼。最近，著名大数据专家BernardMarr在一篇文章中分析了Spark和Hadoop的异同。Hadoop和Spark都是大数据框架，并且都提供了一些工具来执行常见的大数据任务。但确切地说，它们执行的任务并不相同，彼此并不排斥。虽然据说Spark在某些情况下比Hadoop快100倍，但它本身并没有分布式存储系统，分布式存储是当今许多大数据项目的基础。它可以在几乎无限的普通电脑硬盘上存储PB级数据集，并提供良好的可扩展性。你只需要随着数据集的增加而增加硬盘。所以Spark需要一个第三方分布式存储。正是因为这个原因，很多大数据项目在Hadoop上安装Spark，这样Spark的高级分析应用程序就可以使用存储在HDFS的数据。与Hadoop相比，Spark真正的优势在于速度。Spark的大部分操作都在内存中，而Hadoop的MapReduce系统会。
7、Linux里面 spark作用是什么?老师说要学LINUX，说要用它编程，但我还是不知道为什么要用LINUX编译。听说LINUX很稳定，是这个原因吗？本文的前提是scala，sbt和spark简述程序挂载集群操作步骤:1。构造sbt标准项目工程结构:SBT项目工程结构图:~/build.sbt文件使用配置项目的基本信息(项目名称、组织名称、项目版本、使用scala版本或配置部分项目)。项目/版本；属性文件配置要使用的sbt项目操作；project/plugins.sbt文件将所需的插件添加到项目中；一些复杂高级配置的Project/Build.scala文件项目；关于详细的sbt安装和配置，请参阅博客文章:2。写对应的目录-2spark-2/必须创建SparkContext的实例(master，
8、apache spark是什么Apache park是一个强大的开源处理引擎，最初由MateiZaharia开发，作为他在加州大学伯克利分校博士论文的一部分。ApacheSpark是一个快速易用的框架，可以让你解决各种复杂的数据问题，无论是半结构化、结构化、流式、机器学习还是数据科学。
9、简述 spark的基本流程有以下四个步骤。1.构建SparkApplication的运行环境(启动SparkContext)。SparkContext向资源管理器(可以是独立的、Mesos或YARN)注册，并申请运行Executor资源。2.资源管理器分配执行器资源并启动StandaloneExecutorBackend，执行状态会随心跳发送给资源管理器。
执行者向SparkContext申请任务，TaskScheduler将任务下发到执行者运行，SparkContext将应用程序 code下发到执行者。4.任务在执行器上运行，运行后所有资源都被释放，ApacheSpark是专门为大规模数据处理设计的快速通用计算引擎。
