Apache Spark APIのリファレンス

Databricks 、ビッグデータと機械学習用のunified analyticsエンジンであるApache Spark上に構築されています。 詳細については、 Apache Spark概要」を参照してください。

Apache Spark には、100を超えるオペレーターを含む大規模なデータセットを複数の言語で操作するための データフレーム API があります。

• Python開発者向けのPySpark API。チュートリアル: Apache Spark データフレーム を使用したデータの読み込みと変換を参照してください。主なクラスは次のとおりです。

  • SparkSession - データセットとデータフレームAPIを使用したSparkプログラミング へのエントリポイント。
  • データフレーム - 名前付き列にグループ化されたデータの分散コレクション。 データフレーム と データフレーム ベースの MLlib を参照してください。

• (非推奨)R 開発者向けのSparkR API。主なクラスは次のとおりです。

  • SparkSession - SparkSession は SparkR へのエントリ ポイントです。 開始点: SparkSessionを参照してください。
  • Sparkデータフレーム - 名前付き列にグループ化されたデータの分散コレクション。 データセットとデータフレーム、データフレームの作成、Sparkデータフレーム の作成を参照してください。

• Scala開発者向けのScala API 。主なクラスは次のとおりです。

  • SparkSession-Spark データセットと を使用したプログラミング へのエントリデータフレームAPI ポイント。開始点: SparkSessionを参照してください。
  • データセット - 関数型操作またはリレーショナル操作を使用して並列に変換できる、厳密に型指定されたドメイン固有オブジェクトのコレクション。 各Datasetには、Row のDatasetである データフレーム と呼ばれる型指定されていないビューもあります。データセットとデータフレーム、データセットの作成、データフレームの作成、およびデータフレーム関数を参照してください。

• Java開発者向けのJava API。主なクラスは次のとおりです。

  • SparkSession-Spark データセットと を使用したプログラミング へのエントリデータフレームAPI ポイント。開始点: SparkSessionを参照してください。
  • データセット - 関数型操作またはリレーショナル操作を使用して並列に変換できる、厳密に型指定されたドメイン固有オブジェクトのコレクション。 各Datasetには、Row のDatasetである データフレーム と呼ばれる型指定されていないビューもあります。データセットとデータフレーム、データセットの作成、データフレームの作成、およびデータフレーム関数を参照してください。

DatabricksでApache Spark APIを使用する方法については、以下を参照してください。

• DatabricksでのPySpark
• R開発者のためのDatabricks
• Scala開発者のためのDatabricks
• Java の場合、Java コードを JAR ジョブとして実行できます。