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文章最前： 我是Octopus，这个名字来源于我的中文名--章鱼；我热爱编程、热爱算法、热爱开源。所有源码在我的个人github ；这博客是记录我学习的点点滴滴，如果您对 Python、Java、AI、算法有兴趣，可以关注我的动态，一起学习，共同进步。

PySpark 是 Apache Spark 的 Python API。它使您能够使用Python在分布式环境中执行实时、大规模的数据处理。它还提供了一个 PySpark shell，用于交互式分析您的数据。

PySpark 将 Python 的易学性和易用性与 Apache Spark 的强大功能相结合，让熟悉 Python 的每个人都能处理和分析任何规模的数据。

PySpark 支持 Spark 的所有功能，例如 Spark SQL、DataFrames、结构化流、机器学习 (MLlib) 和 Spark Core。

Spark SQL 和 DataFrame

Spark SQL 是 Apache Spark 用于处理结构化数据的模块。它允许您将 SQL 查询与 Spark 程序无缝混合。借助 PySpark DataFrames，您可以使用 Python 和 SQL 高效地读取、写入、转换和分析数据。无论您使用 Python 还是 SQL，都使用相同的底层执行引擎，因此您将始终充分利用 Spark 的全部功能。

• 快速入门：DataFrame

• 实时笔记本：DataFrame

• Spark SQL API 参考

Spark 上的 Pandas API

Spark 上的 Pandas API 允许您通过跨多个节点分布式运行来将 pandas 工作负载扩展到任意大小。如果您已经熟悉 pandas 并希望利用 Spark 处理大数据，Spark 上的 pandas API 可以让您立即提高工作效率，并让您无需修改​​代码即可迁移应用程序。您可以拥有一个既适用于 pandas（测试、较小的数据集）又适用于 Spark（生产、分布式数据集）的代码库，并且可以轻松地在 pandas API 和 Spark 上的 Pandas API 之间切换，而无需任何开销。

Spark 上的 Pandas API 旨在使从 pandas 到 Spark 的过渡变得容易，但如果您是 Spark 新手或决定使用哪个 API，我们建议使用 PySpark（请参阅Spark SQL 和 DataFrames）。

• 快速入门：Spark 上的 Pandas API

• 实时笔记本：Spark 上的 pandas API

• Spark 上的 Pandas API 参考

结构化流媒体

Structured Streaming 是一个基于 Spark SQL 引擎构建的可扩展且容错的流处理引擎。您可以像表达静态数据的批量计算一样表达流计算。Spark SQL 引擎将负责增量且持续地运行它，并随着流数据不断到达而更新最终结果。

• 结构化流编程指南

• 结构化流 API 参考

机器学习（MLlib）

MLlib 构建于 Spark 之上，是一个可扩展的机器学习库，它提供了一组统一的高级 API，可帮助用户创建和调整实用的机器学习管道。

• 机器学习库 (MLlib) 编程指南

• 机器学习 (MLlib) API 参考

Spark 核心和 RDD

Spark Core 是 Spark 平台的底层通用执行引擎，所有其他功能都构建在其之上。它提供RDD（弹性分布式数据集）和内存计算能力。

请注意，RDD API 是一个低级 API，可能难以使用，并且您无法从 Spark 的自动查询优化功能中受益。我们建议使用 DataFrame（请参阅上面的Spark SQL 和 DataFrame）而不是 RDD，因为它可以让您更轻松地表达您想要的内容，并让 Spark 自动为您构建最高效的查询。

• Spark 核心 API 参考

Spark 流（旧版）

Spark Streaming 是核心 Spark API 的扩展，可实现实时数据流的可扩展、高吞吐量、容错流处理。

请注意，Spark Streaming 是上一代 Spark 流引擎。这是一个遗留项目，不再更新。Spark 中有一个更新且更易于使用的流引擎，称为 “结构化流”，您应该将其用于流应用程序和管道。

• Spark Streaming 编程指南（旧版）

• Spark Streaming API 参考（旧版）