今天早上六点半左右微信群里就看到张队发的关于.NET Spark大数据的链接https://devblogs.microsoft.com/dotnet/introducing-net-for-apache-spark/ ，正印证了“微软在不断通过.NET Core补齐各领域开发，真正实现一种语言的跨平台”这句话。那么我们今天就来看看这个 .NET for Apache Spark到底是个什么鬼？

作者：依乐祝
原文链接：https://www.cnblogs.com/yilezhu/p/10767910.html

什么是.NET for Apache Spark？

我们都知道Spark是一种流行的开源分布式处理引擎，适用于大型数据集(通常是TB级别)的分析。Spark可用于处理批量数据，实时流，机器学习和即时查询。处理任务分布在一个节点集群上，数据被缓存在内存中，以减少计算时间。到目前为止，Spark已经可以通过Scala，Java，Python和R访问，却不能通过.NET进行访问。

而.NET for Apache Spark就是旨在使.NET开发人员可以跨所有Spark API访问Apache®Spark™。

.NET for Apache Spark为C#和F#提供了高性能的API来操作Spark。使用这个.NET API，您可以访问Apache Spark的所有功能，包括SparkSQL、DataFrames、流、MLLib等等。.NET for Apache Spark允许您重用作为.NET开发人员已经拥有的所有知识、技能、代码和库。

C#/F#语言绑定到Spark将被写入一个新的Spark交互层，这提供了更容易的扩展性。这一新的Spark交互层的编写考虑了语言扩展的最佳实践，并针对交互和性能进行了优化。长期来看，这种扩展性可以用于在Spark中添加对其他语言的支持。

.NET for Apache Spark符合.NET Standard 2.0标准，可以在Linux、MacOS和Windows上使用。

官网地址:https://dotnet.microsoft.com/apps/data/spark

快速开始.NET for Apache Spark

在本节中，我们将展示如何在Windows上使用.NET Core运行.NET for Apache SPark应用程序。

在开始使用.NET for Apache Spark之前，确实需要安装一些东西,如： .NET Core 2.1 SDK | Visual Studio 2019 | Java 1.8 | Apache Spark 2.4.x。具体步骤可以参考这些步骤开始.net for Apache SPark。

一旦安装完毕，您就可以用三个简单的步骤开始在.NET中编写Spark应用程序。

在我们的第一个.NET Spark应用程序中，我们将编写一个基本的Spark pipeline，它将统计文本段中每个单词的出现次数。

// 1. Create a Spark session

var spark = SparkSession

    .Builder()

    .AppName("word_count_sample")

    .GetOrCreate();

// 2. Create a DataFrame

DataFrame dataFrame = spark.Read().Text("input.txt");

// 3. Manipulate and view data

var words = dataFrame.Select(Split(dataFrame["value"], " ").Alias("words"));

words.Select(Explode(words["words"])

    .Alias("word"))

    .GroupBy("word")

    .Count()

    .Show();

.NET For Apache Spark的特点

可以用C#或者F# 进行Apache Spark开发

.NET for Apache Spark 为您提供了使用 C# 和F# 来操作Apache Spark的APIs。使用这些.NET API，您可以访问Apache Spark的所有功能，包括Spark SQL，用于处理结构化数据和Spark流。

高性能

第一版的.NET for Apache Spark在流行的TPC-H基准性能测试中的表现就很优异。TPC-H基准性能测试由一组面向业务的查询组成。下图展示了.NET Core与Python和Scala在TPC-H查询集上的性能比较。

上面的图表显示了相对于Python和Scala，.NET对于Apache Spark的每个查询性能对比。NET for Apache Spark在Python和Scala上表现良好。此外，在UDF性能至关重要的情况下，比如查询1，JVM和CLR.NET之间传递3B行非字符串数据的速度比Python快2倍。

同样重要的是，这是.NET for Apache Spark的第一个预览版，我们的目标是进一步投资于改进和基准测试性能(例如，Arrow优化)。您可以按照我们的指示在我们的GitHub仓储上对此进行基准测试。

利用.NET生态系统

.NET For Apache Spark允许您重用作为.NET开发人员已经拥有的所有知识、技能、代码和库。

您的数据处理代码还可以利用.NET开发人员可以使用的大型库生态系统，如Newtonsoft.Json，ML.NET、MathNet.NDigics、NodaTime等。

跨平台

.NET for Apache Spark可以在Linux、MacOS和Windows上使用，就像.NET的其他部分一样。

.NET for Apache Spark在Azure HDInsight中默认可用，可以安装在Azure Databricks、Azure Kubernetes服务、AWS数据库、AWS EMR等中。

开源免费

.NET for Apache Spark是一个拥有来自3,700多家企业的60，000多名代码贡献者的强大开源社区的一部分。

.NET是免费的，其中包括用于 .NET for Apache Spark。没有任何费用或许可证费用，包括用于商业用途的费用。

.NET For Apache Spark的下一步计划

今天是我们旅程的第一步。以下是我们近期路线图的一些特点。

• 简化入门经验、文档和示例
• 原生集成到开发人员工具中，如VisualStudio、VisualStudio Code、木星笔记本
• .net对用户定义的聚合函数的支持
• NET的C#和F#的惯用API(例如，使用LINQ编写查询)
• 用Azure数据库、Kubernetes等提供的开箱即用的支持。
• 使.NET for Apache Spark成为Spark Core的一部分。

总结

.NET for Apache Spark是微软使.NET成为构建大数据应用程序的伟大技术栈的第一步。
想了解更多信息的可以访问.NET for Apache Spark的github仓储：https://github.com/dotnet/spark 。
最后，感谢您的阅读。
本文内容，部分参考自：https://devblogs.microsoft.com/dotnet/introducing-net-for-apache-spark/