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.NET for Apache Spark 1.0 现已发布，这是一个用于 Spark 大数据的 .NET 框架，可以让 .NET 开发者轻松地使用 Apache Spark。

该软件包由微软和 .NET Foundation 牵头，经过大约两年的开发。在 2019 年的 Spark + AI 峰会上，微软曾宣布推出 .NET for Apache Spark，并发布了首个预览版本 v0.1.0。

1.0 版本包括以下内容：

• 支持面向 .NET Standard 2.0 的 .NET 应用程序（建议使用 .NET Core 3.1 或更高版本）。

• 支持 Apache Spark 2.4/3.0 DataFrame API，包括编写 Spark SQL 的功能。例如：

var spark = SparkSession.Builder().GetOrCreate();
var tweets = spark.Read().Schema("date STRING, time STRING, author STRING, tweet STRING").Format("csv").Load(inputfile);
tweets = tweets.GroupBy(Lower(Col("author")).As("author"))
              .Agg(Count("tweet").As("tweetcount"))
              .OrderBy(Desc("tweetcount"));
tweets.Write().SaveAsTable("tweetcount");
spark.Sql(@"SELECT * FROM tweetcount").show();

• 能够使用 .NET 用户自定义函数（UDF）编 写Apache Spark 应用程序。例如：

// Define and register UDF
var concat = Udf((age, name)=>name+age);

// Use UDF
df.Filter(df["age"] > 21).Select(concat(df["age"], df["name"]).Show();

• 提供 API 扩展框架以添加对其他 Spark 库的支持。当前包括对 Linux foundation Delta Lake、Microsoft OSS Hyperspace、ML.NET、以及对 Apache Spark’s MLLib functionality 的支持。

• 在 Spark 运行时和 .NET UDFs 之间移动数据的性能工作和改进 pickling interop 以及对 Apache Arrow 的支持。

• 竞争优势：没有使用 UDF 的 .NET for Apache Spark 程序与基于 Scala 和 PySpark 的非 UDF Spark 应用程序显示出相同的速度。如果应用程序包含UDF，.NET for Apache Spark 程序的速度至少和 PySpark 程序一样快，一般来说更快。 

到此，关于“.NET for Apache Spark 1.0有哪些功能”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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