内容简介：.NET for Apache Spark 1.0 现已发布，这是一个用于 Spark 大数据的 .NET 框架，可以让 .NET 开发者轻松地使用 Apache Spark。 该软件包由微软和 .NET Foundation 牵头，经过大约两年的开发。在 2019 年的 Spark ...
.NET for Apache Spark 1.0 现已发布，这是一个用于 Spark 大数据的 .NET 框架，可以让 .NET 开发者轻松地使用 Apache Spark。
该软件包由微软和 .NET Foundation 牵头，经过大约两年的开发。在 2019 年的 Spark + AI 峰会上，微软曾宣布推出 .NET for Apache Spark，并发布了首个预览版本 v0.1.0。
1.0 版本包括以下内容：
- 支持面向 .NET Standard 2.0 的 .NET 应用程序（建议使用 .NET Core 3.1 或更高版本）。
- 支持 Apache Spark 2.4/3.0 DataFrame API，包括编写 Spark SQL 的功能。例如：
var spark = SparkSession.Builder().GetOrCreate();
var tweets = spark.Read().Schema("date STRING, time STRING, author STRING, tweet STRING").Format("csv").Load(inputfile);
tweets = tweets.GroupBy(Lower(Col("author")).As("author"))
.Agg(Count("tweet").As("tweetcount"))
.OrderBy(Desc("tweetcount"));
tweets.Write().SaveAsTable("tweetcount");
spark.Sql(@"SELECT * FROM tweetcount").show();
- 能够使用 .NET 用户自定义函数（UDF）编 写Apache Spark 应用程序。例如：
// Define and register UDF
var concat = Udf<int?, string, string>((age, name)=>name+age);
// Use UDF
df.Filter(df["age"] > 21).Select(concat(df["age"], df["name"]).Show();
- 提供 API 扩展框架以添加对其他 Spark 库的支持。当前包括对 Linux foundation Delta Lake、Microsoft OSS Hyperspace、ML.NET、以及对 Apache Spark’s MLLib functionality 的支持。
- 在 Spark 运行时和 .NET UDFs 之间移动数据的性能工作和改进 pickling interop 以及对 Apache Arrow 的支持。
- 竞争优势：没有使用 UDF 的 .NET for Apache Spark 程序与基于 Scala 和 PySpark 的非 UDF Spark 应用程序显示出相同的速度。如果应用程序包含UDF，.NET for Apache Spark 程序的速度至少和 PySpark 程序一样快，一般来说更快。
下载地址：https://www.nuget.org/packages/Microsoft.Spark
以上所述就是小编给大家介绍的《.NET for Apache Spark 1.0 版本发布》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！
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