昨天，在Spark + AI峰会上，Apache Spark的团队宣布了 .NET for Apache Spark，这是一种流行的开源分布式处理引擎，用于分析大型数据集。它还可用于处理实时流，批量数据，机器学习和即席查询。
面向开发人员的.NET for Apache Spark
.NET for Apache Spark旨在使所有Spark API中的.NET开发人员都可以访问Apache Spark。 Apache Spark的团队旨在为开发人员（作为.NET Foundation成员项目）以及Spark和.NET社区开发用于Apache Spark的.NET。
.NET for Apache Spark附带了高性能API，用于使用C#和F#中的Spark。使用.NET API，用户现在可以访问Apache Spark的所有方面，包括streaming，Spark SQL，DataFrame，MLLib等。它允许开发人员重用所有技能，代码，知识和库。绑定到Spark的C#/F#语言将写在一个新的Spark互操作层上，这将提供更容易的可扩展性。 .NET for Apache Spark可以在Linux，macOS和Windows上使用，并且符合.NET Standard 2.0。
.NET for Apache Spark性能
.NET Spark for Apache Spark的第一个预览版在流行的TPC-H基准测试中表现良好。该基准测试包含一系列面向业务的查询。针对Apache Spark的.NET具有针对Python和Scala的更好性能。它也比Python快2倍。
还有什么功能可以预期？
在未来，该团队旨在简化文档和示例，并与Visual Studio，Visual Studio Code，Jupyter笔记本等开发人员工具进行本机集成。开发人员还可以期望.NET支持用户定义的聚合函数以及用于C＃和F＃的.NET惯用API（例如，使用LINQ编写查询）。该团队还致力于添加对Azure Databricks，Kubernetes等的支持，并为Spark Spark的Apache Spark提供.NET。
不过很少有用户对此消息感到兴奋，并期望使用.NET for Spark进行一些重大改进。
要了解有关此新闻的更多信息，请查看Apache Spark的帖子。
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