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Apache Spark是由Apache软件基金会开发的开源分布式计算系统，专为大数据处理设计，支持批处理、流处理、机器学***和图计算等多种数据处理模式，通过基于内存的计算引擎显著提升处理速度，具备高效、易用且可扩展的特性，广泛应用于数据科学与大数据分析领域，为用户提供快速、灵活的大数据处理解决方案。

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Apache Spark

Apache Spark™ 是一款多语言引擎，适用于在单节点机器或集群上执行数据工程、数据科学和机器学任务。它提供 Scala、Java、Python 和 R 的高级 API，以及支持数据分析通用计算图的优化引擎。同时，Spark 还包含一系列丰富的高级工具，具体包括：用于 SQL 和 DataFrames 的 Spark SQL、适用于 pandas 工作负载的 pandas API on Spark、机器学库 MLlib、图处理工具 GraphX，以及流处理组件 Structured Streaming。

<[***]>

在线文档

最新的 Spark 文档（含编程指南）可在项目网页查看。本 README 文件仅包含基本的环境设置说明。

交互式 Scala Shell

使用 Spark 最简单的方式是通过交互式 Scala Shell：

bash
docker run -it apache/spark /opt/spark/bin/spark-shell

尝试以下命令，预期返回结果为 1,000,000,000：

scala
scala> spark.range(1000 * 1000 * 1000).count()

在 Kubernetes 上运行 Spark

在 Spark 上运行 Python

可使用 Docker 镜像：<[***]>

在 Spark 上运行 R

可使用 Docker 镜像：<[***]>

Apache Spark 是一款专为大规模数据处理打造的统一分析引擎，它集成了批处理、流处理、机器学习、图计算等多种数据处理能力，通过基于内存的计算模型显著提升数据处理速度，具备高效、易用且可扩展的特性，能为企业和开发者提供一站式的大数据分析解决方案，支持从数据提取、清洗、转换到深度分析与应用部署的全流程，满足各类复杂数据场景下的处理需求，助力实现数据驱动的高效决策与业务创新。

比特纳米Spark安全镜像是一种为Apache Spark大数据处理框架提供的预配置、安全加固的软件镜像，它集成了必要的依赖组件，经过严格的安全审查与漏洞修复，支持快速部署和持续更新，确保用户能够便捷、安全地搭建和运行Spark集群，适用于企业级大数据分析、数据处理等场景，满足合规性要求并有效降低运维复杂度。

Bitnami Apache Spark的Helm Chart，用于在Kubernetes集群上部署高性能大规模计算引擎，支持数据处理、机器学习和实时流处理，提供Java、Python、Scala和R的API。

用户好评

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oldzhang

运维工程师

Linux服务器

"Docker加速体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"

常见问题

Q1:轩辕镜像免费版与专业版有什么区别？

免费版仅支持 Docker Hub 加速，不承诺可用性和速度；专业版支持更多镜像源，保证可用性和稳定速度，提供优先客服响应。

Q2:轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像？

免费版仅支持 docker.io；专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。

Q3:流量耗尽错误提示

当返回 402 Payment Required 错误时，表示流量已耗尽，需要充值流量包以恢复服务。

Q4:410 错误问题

通常由 Docker 版本过低导致，需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。

Q5:manifest unknown 错误

先检查 Docker 版本，版本过低则升级；版本正常则验证镜像信息是否正确。

Q6:镜像拉取成功后，如何去掉轩辕镜像域名前缀？

使用 docker tag 命令为镜像打上新标签，去掉域名前缀，使镜像名称更简洁。

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