Apache Spark第一个功能

Apache Spark是一项强大的开源数据处理框架。它具有易于使用的API和高度可扩展的特点，可以在几秒钟内对大规模数据进行处理和分析。

Spark的第一个功能是它能够使用内存进行快速计算。与传统的MapReduce框架不同，Spark允许将数据缓存在内存中，从而大大提高了访问大数据集的速度。

为了介绍Spark的内存计算，我们将使用一个简单的示例程序来计算从文本文件中读取的数字的平均值。下面是代码片段：

from pyspark import SparkContext

sc = SparkContext("local", "AverageNumber")

nums = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
avg = nums.sum() / nums.count()

print(avg)

在此示例中，我们首先创建了一个本地Spark上下文，并指定了一个应用程序的名称“AverageNumber”。我们接下来使用parallelize函数创建一个Spark RDD（弹性分布式数据集），其中包含整数值1到5。然后我们使用sum函数将这些值相加，再使用count函数确定值的数量。最后，我们计算平均数并打印结果。

以上代码片段中，注释都以 markdown 格式显示。