spark自带的函数

Apache Spark是一个用于大规模数据处理的开源框架，提供了丰富的内置函数和操作，支持分布式计算和内存计算，提高数据处理的性能。Spark SQL是其用于处理结构化数据的部分，其中包含了许多核心函数，包括但不限于：

1. **数据转换函数**：如`map()`、`filter()`、`reduce()`用于对数据进行映射、过滤和聚合操作。
2. **统计函数**：`count()`、`sum()`、`avg()`、`min()`、`max()`等计算列的值或数量。
3. **日期/时间函数**：`date_format()`、`from_unixtime()`用于日期和时间的格式化、转换。
4. **连接函数**：`join()`用于合并两个数据集，可以根据列进行内连接、左连接、右连接或全连接。
5. **聚合函数组**：`groupBy()`用于将数据分组，然后应用聚合函数。
6. **窗口函数**：`window()`配合`row_number()`、`rank()`、`lead()`、`lag()`等，用于在数据子集中进行分组排序和行级分析。
7. **机器学习函数**：虽然不是所有的函数都直接与机器学习相关，但Spark MLlib提供了许多用于特征转换、模型训练和评估的工具。

相关问题

spark自带sql吗

Spark SQL是Apache Spark项目中的一个模块，它是Spark的核心组件之一，专门用于处理结构化数据。它提供了一套SQL接口，使得用户能够使用标准的SQL语言进行数据查询、转换和分析，即使数据存储在Spark的分布式计算框架中。

Spark SQL的主要特性包括：
1. **DataFrame API**：将数据视为列式数据结构，提供了类似于R和Python Pandas API的交互方式，使得SQL查询更接近于数据操作语言。

2. **基于DataFrame的SQL查询**：支持标准SQL语法，可以直接对DataFrame执行查询，例如JOIN、GROUP BY、窗口函数等。

3. **支持多种数据源**：包括HDFS、Hive、Cassandra、JSON、CSV等，以及可以扩展到其他数据源。

4. **动态列分区**：允许根据列的值动态地分区数据，提高了查询性能。

5. **集成机器学习库MLlib**：使得数据科学家可以在同一个环境中轻松进行数据处理和机器学习任务。

sparkshell基本操作

Spark-Shell是Spark自带的一个Scala交互式操作Shell，可以以脚本方式进行交互式执行。下面是Spark-Shell的基本操作：
1. 启动与关闭Spark-Shell：在Linux命令行中输入spark-shell即可启动Spark-Shell，输入:quit或者:q即可关闭Spark-Shell。
2. 使用Spark-Shell进行Scala编程：在Spark-Shell中可以直接输入Scala代码进行编程，例如定义变量、函数、类等。
3. 查看Spark-Shell的启动信息：在Spark-Shell中输入:conf即可查看Spark的配置信息。
4. 修改词频统计代码：在Spark-Shell中可以使用Scala编写词频统计代码，并且可以实时修改代码进行调试。
5. 执行词频统计代码：在Spark-Shell中输入代码后，可以使用Ctrl+Enter或者:load命令执行代码。
以上是Spark-Shell的基本操作，如果想要深入了解Spark-Shell的更多操作，可以参考官方文档或者其他相关资料。