需要示例帮助来了解 Spark DataFram 中的 DSL
“DataFrame 允许开发人员将结构强加到分布式数据集合上，从而实现更高级别的抽象；它提供了特定于领域的语言 API 来操作分布式数据”
在上面的定义中，什么是用于操作分布式数据的领域特定语言 API？这是什么意思。请用一些代码示例来解释
没有上下文很难确定，但我认为作者的意思是：
DataFrame 有一个 API（一组可以调用的函数），它为处理内部数据提供了比直接处理数据更高级别的抽象。
例如，要执行“分组依据”（如在 SQL 中），您可以将数据存储在数组中，并使用 for 循环对其进行循环，同时保留包含分组键和相应值的字典。或者您可以直接在 DataFrame 上调用“groupBy”，这向您隐藏了复杂性 - 与使用数据循环数组的更具体概念相比，它通过允许您使用更抽象的分组概念来“抽象它” .
此类抽象有时称为 DSL，因为您可以将函数调用视为特定于此类问题/域的编程语言本身，即 DataFrame 中的数据。