元数据与数据治理｜Spark SQL结构化数据分析（第六篇）
数据科学家们早已熟习的R和Pandas等传统数据分析框架 尽管提供了直观易用的API，却局限于单机，无法覆盖分布式大数据场景。在Spark1.3.0以Spark SQL原有的SchemaRDD为蓝本，引入了Spark DataFrameAPI，不仅为Scala、Python、Java三种语言环境提供了形如R和Pandas的API，而且自然而然地继承了SparkSQL的分布式解决能力。此外，Spark 1.2.0中引入的外部数据源API也得到了进一步的完善，集成了完整的数据写入支持，从而补全了SparkSQL多数据源互操作的最后一块拼图。借小数据分析之力，撼大数据分析之巨石；四两拨千斤，不亦乐乎！
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