SPARK1和spark2和spark3的区别

SPARK1和SPARK2和SPARK3之间的区别主要体现在以下几个方面：

1. 执行引擎：SPARK2引入了新的执行引擎Tungsten，相比于SPARK1，Tungsten执行引擎具有更高的性能，可以提升10倍的执行速度。

2. 机器学习：SPARK2对机器学习库（ml）进行了大量改进，增加了对协同过滤的支持，使得在进行推荐系统等任务时更加方便和高效。

3. 数据源：SPARK2引入了DataSource API，使得用户可以更加方便地自定义数据源，同时还提供了对Hive、Avro、Parquet等数据源的内置支持。

4. SQL优化：SPARK2对SQL查询进行了优化，引入了Catalyst优化器，可以对查询进行更加高效的优化，提升查询性能。

5. 结构化流处理：SPARK2引入了结构化流处理（Structured Streaming），使得用户可以以类似于批处理的方式处理实时数据流，提供了更加简单和一致的API。

6. Python API：SPARK2对Python API进行了改进，提供了更加友好和高效的Python编程接口。

7. 兼容性：SPARK2相对于SPARK1来说，对Hadoop、Hive、YARN等生态系统的兼容性更好，可以更好地与其他组件进行集成。

8. SPARK3：SPARK3是SPARK的最新版本，相对于SPARK2来说，SPARK3进一步提升了性能和稳定性，并引入了更多的新特性和改进。例如，SPARK3引入了Pandas UDF，可以更好地与Python的Pandas库进行集成，提供更高效的数据处理能力。