Spark

用 Spark SQL 进行结构化数据处理

Spark SQL 是 Spark 生态系统中处理结构化格式数据的模块。它在内部使用 Spark Core API 进行处理，但对用户的使用进行了抽象。这篇文章深入浅出地告诉你 Spark SQL 3.x 的新内容。

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• 微软宣布 WSL2 对 GPU 的初始支持 • Apache Spark 3.0 发布 • 红帽和 Fedora 社区共同改进模块化，将应用到 RHEL 9

60 TB 数据：Facebook 是如何大规模使用 Apache Spark 的

Apache Spark 于 2009 年在加州大学伯克利分校的 AMPLab 由 Matei Zaharia 发起，后来在2013 年贡献给 Apache。它是目前增长最快的数据处理平台之一，由于它能支持流、批量、命令式（RDD）、声明式（SQL）、图数据库和机器学习等用例，而且所有这些都内置在相同的 API 和底层计算引擎中。

AWS 和 GCP 的 Spark 技术哪家强？

毋庸置疑，云计算将会在未来数据科学领域扮演至关重要的角色。弹性，可扩展性和按需分配的计算能力作为云计算的重要资源，直接导致云服务提供商集体火拼。其中最大的两股势力正是亚马逊网络服务（AWS) 和谷歌云平台（GCP)。

Cassandra 和 Spark 数据处理一窥

Apache Cassandra 数据库近来引起了很多的兴趣，这主要源于现代云端软件对于可用性及性能方面的要求。