柚子快報激活碼778899分享：Spark3.x新特性
Apache Spark 3.x系列引入了許多新特性和改進，以下是一些亮點：
1. **性能提升**：Spark 3.0在TPC-DS基準測試中表現(xiàn)出約兩倍于Spark 2.4的速度 。
2. **自適應查詢執(zhí)行（Adaptive Query Execution, AQE）**：AQE允許Spark在運行時根據(jù)實際數(shù)據(jù)優(yōu)化查詢計劃，包括動態(tài)合并shuffle分區(qū)、動態(tài)調(diào)整join策略和優(yōu)化傾斜的join 。
3. **動態(tài)分區(qū)裁剪（Dynamic Partition Pruning）**：在運行時基于推斷信息進一步進行分區(qū)裁剪，特別是在星型模型中，可以顯著提高查詢性能 。
4. **ANSI SQL兼容性**：改進了對ANSI SQL的兼容性，包括使用Proleptic Gregorian日歷和禁止使用ANSI SQL保留關(guān)鍵字作為標識符 。
5. **Pandas API改進**：對PySpark中的Pandas API進行了重大改進，包括類型提示、新的Pandas UDF類型，以及更符合Python風格的異常處理 。
6. **Structured Streaming新UI**：為Structured Streaming提供了新的UI，以更好地監(jiān)控和調(diào)試流處理作業(yè) 。
7. **R UDF性能提升**：改進了調(diào)用R語言用戶定義函數(shù)的性能，速度提升高達40倍 。
8. **SparkR和Spark MLlib的改進**：包括對SparkR的API改進和對MLlib機器學習庫的更新 。
9. **可擴展性增強**：包括對Hydrogen項目的支持，以及對新硬件加速器的調(diào)度優(yōu)化 。
10. **監(jiān)控和調(diào)試改進**：引入了新的監(jiān)控工具和改進的調(diào)試功能，如Spark UI的改進和對用戶定義函數(shù)的內(nèi)存分析 。
11. **安全性和兼容性**：增加了對Java 11的支持，以及對Hadoop 3的兼容性 。
12. **對Python和R語言的支持**：包括對Python 3.11的支持和對R 4.2.0的支持 。
13. **對連接操作的優(yōu)化**：引入了Bloom過濾器來提升連接查詢的性能，在某些情況下可以提高高達10倍的速度 。
14. **對Pandas API的進一步擴展**：增加了對datetime.timedelta和merge_asof的支持，提高了API的全面性 。
15. **簡化從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫遷移**：通過改進ANSI兼容性和新增的內(nèi)置函數(shù)，簡化了從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫遷移到Spark的過程 。
16. **開發(fā)效率和調(diào)試能力提升**：通過更好的錯誤處理、自動完成、性能提升和profiling提高了開發(fā)效率 。
這些新特性和改進顯示了Spark社區(qū)對性能、易用性、兼容性和可擴展性的持續(xù)關(guān)注和投資。
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