随着城市化进程的不断加速，园区已经成为城市发展的重要支撑部分。在园区建设和运营过程中，物业管理和服务的质量发挥着至关重要的作用。然而，传统物业管理方式的缺点逐渐暴露，亟需科技进步和创新的提升以适应复杂和多样化的园区需求。正如许多专家所预言的，未来物业管理领域将会深度融合人工智能技术、物联网技术、云计算技术、大数据技术等相关技术，向智慧园区转型迈进。
Spark 诞生于加州大学伯克利分校的 AMPLab 实验室，该实验室致力于数据密集型计算的研究。AMPLab 研究人员与大型互联网公司合作，研究如何解决数据和 AI 问题，然后发现那些拥有海量数据的公司也面临同样的问题。于是，他们开发了一个新引擎来处理这些新兴的工作负载，同时又能够让开发人员轻松地使用大数据处理 API。
很快，社区开始参与贡献，对 Spark 进行了扩展，在流、Python 和 SQL 方面带来了新功能，而这些模式现在已经是 Spark 的主要用例。持续的投入把 Spark 带到了今天的状态，成为数据处理、数据科学、机器学习和数据分析工作负载事实上的引擎。Apache Spark 3.0 通过显著改善对 SQL 和 Python（当今 Spark 使用的两种最广泛的语言）的支持和对性能、可操作性等方面的优化继续推进这种趋势。
大数据处理是当今数据领域中的重要问题之一。随着数据规模的增长和复杂度的提升，传统的数据处理方法已经无法满足大规模数据的分析和计算需求。Apache park作为一个高性能、可扩展的 大数据处理框架Q，被广泛应用于各种大规模数据处理场景。
本文将个绍如何使用PvthonSpark来注册自定义函数 (UDF)和窗口函数(Window Function)，以便更有效地进行大数据外理
首先，我们需要安装Apache Spark并配置Spark环境，确保你已经正确安装了Spark，并且环境变量已经设置好。
接下来，我们将逐步详细介绍每一步所需的代码和操作。
步骤 1：创建SparkSession对象
在Spark 3.0中，我们使用SparkSession对象来进行数据处理和操作。下面是创建SparkSession对象的代码：
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("Spark 3.0 Example")
.getOrCreate()
这段代码首先导入了org.apache.spark.sql.SparkSession包，然后使用SparkSession.builder()方法创建了一个SparkSession对象，并设置了应用程序的名称。最后，通过调用.getOrCreate()方法获取或创建SparkSession对象。
步骤 2：读取数据
在Spark中，我们可以从各种数据源中读取数据。下面是读取数据的示例代码：
val data = spark.read
.format("csv")
.option("header", "true")
.load("data.csv")
这段代码使用spark.read方法读取了一个CSV文件，通过.format()方法指定了数据源的格式，这里是CSV。然后，通过.option()方法设置了一些选项，比如是否包含头部信息。最后，通过.load()方法加载数据，参数是数据源的路径。
步骤 3：进行数据转换和处理
一旦我们读取了数据，我们可以对数据进行转换和处理。下面是一个示例代码，展示了如何对数据进行简单的处理：
val transformedData = data
.select("column1", "column2")
.filter("column1 > 10")
特点
Apache Spark 具有以下特点：
使用先进的 DAG 调度程序，查询优化器和物理执行引擎，以实现性能上的保证；
多语言支持，目前支持的有 Java，Scala，Python 和 R；
提供了 80 多个高级 API，可以轻松地构建应用程序；
支持批处理，流处理和复杂的业务分析；
丰富的类库支持：包括 SQL，MLlib，GraphX 和 Spark Streaming 等库，并且可以将它们无缝地进行组合；
丰富的部署模式：支持本地模式和自带的集群模式，也支持在 Hadoop，Mesos，Kubernetes 上运行；
多数据源支持：支持访问 HDFS，Alluxio，Cassandra，HBase，Hive 以及数百个其他数据源中的数据。
Spark 3.0 是 Apache Spark 的最新版本，于 2020 年 6 月发布。这个版本的 Spark 带来了许多重大更新和改进，包括流处理、Python 和 SQL 方面的更新。以下是 Spark 3.0 的主要更新：
1. 流处理
Spark 3.0 引入了一个全新的流处理引擎，名为 Structured Streaming。这个引擎基于 Spark SQL 引擎，提供了更高级别的 API，使得流处理更加容易和直观。Structured Streaming 支持多种数据源，包括 Kafka、HDFS、S3 等，同时还支持复杂的窗口操作和聚合操作。
2. Python
Spark 3.0 对 Python API 进行了大量改进，包括更好的性能、更好的 Python 3 支持、更好的 PySpark API 和更好的 Python UDF 支持。此外，Spark 3.0 还引入了一个新的 Python 库，名为 PySparkling，它提供了一些额外的功能，如分布式机器学习和深度学习。
3. SQL
Spark 3.0 对 SQL 引擎进行了大量改进，包括更好的 ANSI SQL 支持、更好的性能和更好的优化器。此外，Spark 3.0 还引入了一些新的 SQL 函数和窗口函数，如 ARRAY_CONTAINS、APPROX_PERCENTILE 和 PERCENT_RANK。
总的来说，Spark 3.0 是一个非常重要的版本，它带来了许多重大更新和改进，使得 Spark 更加容易使用和更加强大。如果你正在使用 Spark，那么升级到 Spark 3.0 是一个非常值得考虑的选择。
Spark核心编程
行动算子
（1）reduce
聚集 RDD 中的所有元素，先聚合分区内数据，再聚合分区间数据。
（2）collect
在驱动程序中，以数组 Array 的形式返回数据集的所有元素。
（3）count
返回 RDD 中元素的个数。
（4）first
返回 RDD 中的第一个元素。
（5）take
返回一个由 RDD 的前 n 个元素组成的数组。
（6）takeOrdered
返回该 RDD 排序后的前 n 个元素组成的数组。
Adaptive Query Execution 自适应查询(SparkSQL)
由于缺乏或者不准确的数据统计信息(元数据)和对成本的错误估算(执行计划调度)导致生成的初始执行计划不理想在Spark3.x版本提供Adaptive Query Execution自适应查询技术通过在”运行时”对查询执行计划进行优化, 允许Planner在运行时执行可选计划,这些可选计划将会基于运行时数据统计进行动态优化, 从而提高性能。
Adaptive Query Execution AQE主要提供了三个自适应优化:
• 动态合并 Shuffle Partitions
• 动态调整Join策略
• 动态优化倾斜Join(Skew Joins)
①动态合并 Dynamically coalescing shuffle partitions
可以动态调整shuffle分区的数量。用户可以在开始时设置相对较多的shuffle分区数，AQE会在运行时将相邻的小分区合并为较大的分区。
有疑问加站长微信联系（非本文作者）
