Apache Spark'a genel bakış

Apache Spark, Azure Databricks'teki işlem kümelerini ve SQL ambarlarını güçlendiren teknolojidir.

Bu sayfada, bu bölümdeki belgelere genel bir bakış sağlanır.

Get started

Databricks üzerinde Apache Spark ile çalışmaya başlayın.

Konu	Description
Azure Databricks'te Apache Spark	Azure Databricks'te Apache Spark hakkında sık sorulan soruların yanıtlarını alın.
Öğretici: Apache Spark DataFrames kullanarak verileri yükleme ve dönüştürme	Veri yükleme ve dönüştürme için Python, R veya Scala'da Spark DataFrames ile çalışmak için adım adım kılavuzu izleyin.
PySpark temel bilgileri	Basit örneklere göz atarak PySpark kullanmanın temellerini öğrenin.

Ek kaynaklar

Diğer Spark özelliklerini ve belgelerini keşfedin.

Konu	Description
Spark Connect'i Spark Klasik ile karşılaştırma	Kodu geçirirken beklenmeyen davranış ve performans sorunlarını önlemek için yürütme ve analiz davranışında Spark Connect ile Spark Klasik arasındaki önemli farklar hakkında bilgi edinin.
Azure Databricks'te Spark yapılandırma özelliklerini ayarlama	İşlem ortamınızdaki ayarları özelleştirmek ve performansı iyileştirmek için Spark yapılandırma özelliklerini ayarlayın.
Yapılandırılmış Akış	Gerçek zamanlıya yakın bir işleme altyapısı olan Yapılandırılmış Akış'a genel bir bakış okuyun.
Spark kullanıcı arabirimini kullanarak maliyet ve performans sorunlarını tanılama	Spark işlerinin performans ayarlaması, hata ayıklaması ve maliyet iyileştirmesi için Spark kullanıcı arabirimini kullanmayı öğrenin.
Azure Databricks'te Apache Spark MLlib kullanma	Spark MLlib kullanarak dağıtılmış makine öğrenmesi ve popüler ML çerçeveleriyle tümleştirme.

Spark API'leri

Tercih ettiğiniz programlama dilini kullanarak Spark ile çalışın.

Konu	Description
Apache Spark API'leri için başvuru	Desteklenen dillerde Spark SQL, DataFrames ve RDD işlemlerine yönelik başvuru bağlantıları da dahil olmak üzere Apache Spark için API başvurusuna genel bakış.
PySpark	PySpark temel bilgileri, özel veri kaynakları ve Python'a özgü iyileştirmeler dahil olmak üzere Spark ile Python kullanın.
Spark üzerinde Pandas API'si	Dağıtılmış veri işleme için Spark'ın ölçeklenebilirliğiyle tanıdık pandas söz dizimini kullanın.
Spark için R	İstatistiksel bilgi işlem ve veri analizi için SparkR ve sparklyr kullanarak R ve Spark ile çalışın.
Spark için Scala	Yerel Spark API'leri ve tür güvenliği ile Scala kullanarak yüksek performanslı Spark uygulamaları oluşturun.