随着Apache Spark 4.0版本的发布，迎来了一个大数据领域的重要里程碑。这个版本包含了许多强大的新功能、显著的性能提升和用户体验的改进，使得它比以往任何时候都更加友好。无论是一个经验丰富的数据工程师，还是刚开始接触大数据的新朋友，Spark 4.0都能为提供所需的工具。让深入了解这个新版本的特点，以及它如何重新定义处理大数据的方式。
Apache Spark 4.0是一个引入变革性特性、性能提升和增强易用性的重大更新，专为大规模数据处理而设计。
以下是Apache Spark 4.0中的新特性：
Spark Connect是Spark 4.0中最具有变革性的新增功能之一，它从根本上改变了用户与Spark集群的交互方式。
关键特性包括：
- 薄客户端架构
- PySpark Connect包
- 跨语言开发（例如，Go客户端用于Spark）
- 简化容器化环境中的部署
使用案例包括构建交互式数据应用和跨语言开发。
ANSI模式成为Spark 4.0中的默认设置，使Spark SQL更接近标准SQL行为，提高了数据完整性。
关键改进包括：
- 预防静默数据损坏
- 错误调用站点捕获
- 增强的数据质量和数据管道的一致性
- 增强的错误报告
- 可配置性
这些改进使得从传统SQL数据库迁移到Spark更加容易，并提高了SQL和DataFrame操作的调试体验。
任意状态处理的第二个版本为流处理应用引入了更多的灵活性和能力。
关键增强包括：
- GroupState中的复合类型
- 数据建模灵活性
- 状态逐出支持
- 状态模式演变
技术示例：
@udf(returnType="STRUCT<count: INT, max: INT>")
class CountAndMax:
def __init__(self):
self._count = 0
self._max = 0
def eval(self, value: int):
self._count += 1
self._max = max(self._max, value)
def terminate(self):
return (self._count, self._max)
# 在流查询中的使用
df.groupBy("id").agg(CountAndMax("value"))
使用案例包括复杂事件处理、实时分析以及流上下文中的状态机器学习模型服务。
Spark 4.0引入了全面的字符串排序支持，允许更细致的字符串比较和排序。
关键特性包括：
- 区分大小写的比较
- 区分重音的比较
- 区域设置感知排序
技术细节包括与SQL的集成和性能优化。示例：
SELECT name
FROM names
WHERE startswith(name COLLATE unicode_ci_ai, 'a')
ORDER BY name COLLATE unicode_ci_ai;
这种改进提高了多语言应用的文本处理能力，更准确地在文本密集型数据集中进行排序和搜索，并增强了与传统数据库系统的兼容性。
新的变体数据类型提供了一种灵活且高效的方式来处理像JSON这样的半结构化数据。
关键优势包括：
- 灵活性
- 性能
- 标准合规性
技术细节包括内部表示和查询优化。示例用法：
CREATE TABLE events (
id INT,
data VARIANT
);
INSERT INTO events VALUES (1, PARSE_JSON('{"level": "warning", "message": "Invalid request"}'));
SELECT * FROM events WHERE data:level = 'warning';
使用案例包括物联网数据处理、Web日志分析以及数据湖中的灵活模式演变。
PySpark在本版本中得到了显著的关注，有几个主要的改进。
关键增强包括：
- Pandas 2.x支持
- Python数据源API
- Arrow优化的Python UDF
- Python用户定义表函数（UDTF）
- PySpark UDF的统一分析
技术示例（Python UDTF）：
@udtf(returnType="num: int, squared: int")
class SquareNumbers:
def eval(self, start: int, end: int):
for num in range(start, end + 1):
yield (num, num * num)
# 使用
spark.sql("SELECT * FROM SquareNumbers(1, 5)").show()
性能改进包括Arrow优化的UDF在某些操作上显示高达2倍的性能提升，Python数据源API减少了自定义数据摄取的开销。
Spark 4.0带来了几个增强SQL能力的改进，使其更加强大和灵活。
关键特性包括：
- SQL用户定义函数（UDF）和表函数（UDTF）
- SQL脚本
- 存储过程
技术示例（SQL脚本）：
BEGIN
DECLARE c INT = 10;
WHILE c > 0 DO
INSERT INTO t VALUES (c);
SET c = c - 1;
END WHILE;
END
使用案例包括完全用SQL实现的复杂ETL流程、将遗留存储过程迁移到Spark以及构建数据管道的可重用SQL组件。
Apache Spark 4.0与Delta Lake 4.0无缝集成，为湖仓架构带来了高级特性。
关键特性包括：
- 液态聚类
- 变体类型支持
- 排序支持
- 身份列
技术细节包括液态聚类和变体类型的实现。性能影响包括液态聚类可以为某些查询模式提供高达12倍的读取速度提升，变体类型与存储为字符串的JSON相比提供高达2倍的更好压缩。
Spark 4.0引入了几个功能来增强开发者体验和易用性。
关键增强包括：
- 结构化日志框架
- 错误条件和消息框架
- 改进的文档
- 行为变更过程
技术示例（结构化日志）：
{
"ts": "2023-03-12T12:02:46.661-0700",
"level": "ERROR",
"msg": "Fail to know the executor 289 is alive or not",
"context": {
"executor_id": "289"
},
"exception": {
"class": "org.apache.spark.SparkException",
"msg": "Exception thrown in awaitResult",
"stackTrace": "..."
},
"source": "BlockManagerMasterEndpoint"
}
这种改进提高了故障排除和调试能力，增强了Spark应用程序的可观察性，并平滑了Spark版本之间的升级路径。
在Spark 4.0中，许多性能改进增强了整体系统效率。
关键改进领域包括：
- 增强的Catalyst优化器
- 自适应查询执行增强
- 改进的Arrow集成
技术细节包括连接重排序优化、动态分区修剪和向量化Python UDF执行。基准测试显示，与Spark 3.x相比，TPC-DS基准测试性能提高了高达30%，某些工作负载的Python UDF性能提高了高达100%。
Apache Spark 4.0代表了大数据处理能力的一次巨大飞跃。它专注于连接性（Spark Connect）、数据完整性（ANSI模式）、高级流处理（任意状态处理V2）和对半结构化数据（变体类型）的增强支持，这个版本满足了数据工程师、数据科学家和分析师处理大规模数据的不断演变的需求。
在Python集成、SQL能力和整体易用性的改进使得Spark 4.0比以往任何时候都更加易于访问和强大。随着性能优化和与现代数据湖技术如Delta Lake的无缝集成，Apache Spark4.0重申了其作为大数据处理和分析的首选平台的地位。
随着组织应对日益增长的数据量和复杂性，Apache Spark4.0提供了构建可扩展、高效和创新数据解决方案所需的工具和能力。无论是从事实时分析、大规模ETL流程还是高级机器学习管道的工作，Spark 4.0都提供了满足现代数据处理挑战所需的特性和性能。
Q1. 什么是Apache Spark？A. 一个用于大规模数据处理和分析的开源引擎，提供内存计算以实现更快的处理。