spark第三章实训

Spark 第三章通常涉及大数据处理和分布式计算的内容。Spark是一个开源的分布式计算框架，用于大规模数据处理和机器学习任务。在实训中，你可能会学习到以下几个关键部分：

1. Spark 架构：理解Spark的Master-Worker模型，包括Driver和Executor的角色，以及如何通过RDD（弹性分布式数据集）进行数据操作。

2. DataFrame和Dataset：Spark提供了DataFrame和Dataset这两种更高级别的抽象，用于处理结构化数据，它们基于列而不是行，提供SQL查询接口。

3. SQL查询和Spark SQL：学习如何使用Spark SQL进行数据查询，包括DataFrame的创建、过滤、聚合等操作。

4. 分布式计算：学习如何利用Spark的并行性和内存管理优化性能，如广播变量、缓存和分区。

5. 存储接口：了解Spark支持的不同存储选项，如HDFS（Hadoop分布式文件系统）、Cassandra、HBase等，并如何进行数据读写。

6. 作业调度：熟悉Spark的Job和Stage概念，以及任务调度策略。