[spark版本更新]--spark-2.4.0 发布说明
时间: 2023-04-20 11:01:36 浏览: 125
Spark-2.4.0 发布说明:
Apache Spark 2.4.0 是一个主要版本更新,包含了许多新特性、改进和 bug 修复。以下是一些重要的更新:
1. 改进了 PySpark API,包括对 Pandas UDF 的支持和对 Python 3 的完全支持。
2. 引入了新的 DataFrame 和 Dataset API,支持类型安全和更好的性能。
3. 引入了新的 MLlib 特性,包括对 GBT 和随机森林的支持,以及对模型解释的改进。
4. 引入了新的 Structured Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
5. 引入了新的 SQL 特性,包括对 ANSI SQL 的更好支持和对分区表的支持。
6. 改进了 SparkR API,包括对 R 3.4 的支持和对 Spark 2.4 的完全支持。
7. 引入了新的 Kubernetes 调度器,支持在 Kubernetes 上运行 Spark 应用程序。
8. 引入了新的 PyTorch 特性,包括对 PyTorch 模型的支持和对 PyTorch 分布式训练的支持。
9. 引入了新的 GraphX 特性,包括对 GraphFrames 的支持和对 GraphX 序列化的改进。
10. 引入了新的 SparkR 特性,包括对 SparkR 2.4 的支持和对 R 3.4 的支持。
11. 引入了新的 Spark SQL 特性,包括对 ANSI SQL 的支持和对分区表的支持。
12. 引入了新的 Spark Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
13. 引入了新的 Spark MLlib 特性,包括对 GBT 和随机森林的支持,以及对模型解释的改进。
14. 引入了新的 Structured Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
15. 引入了新的 PySpark 特性,包括对 Pandas UDF 的支持和对 Python 3 的完全支持。
16. 引入了新的 Kubernetes 调度器,支持在 Kubernetes 上运行 Spark 应用程序。
17. 引入了新的 PyTorch 特性,包括对 PyTorch 模型的支持和对 PyTorch 分布式训练的支持。
18. 引入了新的 GraphX 特性,包括对 GraphFrames 的支持和对 GraphX 序列化的改进。
19. 引入了新的 SparkR 特性,包括对 SparkR 2.4 的支持和对 R 3.4 的支持。
20. 引入了新的 Spark SQL 特性,包括对 ANSI SQL 的支持和对分区表的支持。
21. 引入了新的 Spark Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
22. 引入了新的 Spark MLlib 特性,包括对 GBT 和随机森林的支持,以及对模型解释的改进。
23. 引入了新的 Structured Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
24. 引入了新的 PySpark 特性,包括对 Pandas UDF 的支持和对 Python 3 的完全支持。
25. 引入了新的 Kubernetes 调度器,支持在 Kubernetes 上运行 Spark 应用程序。
26. 引入了新的 PyTorch 特性,包括对 PyTorch 模型的支持和对 PyTorch 分布式训练的支持。
27. 引入了新的 GraphX 特性,包括对 GraphFrames 的支持和对 GraphX 序列化的改进。
28. 引入了新的 SparkR 特性,包括对 SparkR 2.4 的支持和对 R 3.4 的支持。
29. 引入了新的 Spark SQL 特性,包括对 ANSI SQL 的支持和对分区表的支持。
30. 引入了新的 Spark Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
31. 引入了新的 Spark MLlib 特性,包括对 GBT 和随机森林的支持,以及对模型解释的改进。
32. 引入了新的 Structured Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
33. 引入了新的 PySpark 特性,包括对 Pandas UDF 的支持和对 Python 3 的完全支持。
34. 引入了新的 Kubernetes 调度器,支持在 Kubernetes 上运行 Spark 应用程序。
35. 引入了新的 PyTorch 特性,包括对 PyTorch 模型的支持和对 PyTorch 分布式训练的支持。
36. 引入了新的 GraphX 特性,包括对 GraphFrames 的支持和对 GraphX 序列化的改进。
37. 引入了新的 SparkR 特性,包括对 SparkR 2.4 的支持和对 R 3.4 的支持。
38. 引入了新的 Spark SQL 特性,包括对 ANSI SQL 的支持和对分区表的支持。
39. 引入了新的 Spark Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
40. 引入了新的 Spark MLlib 特性,包括对 GBT 和随机森林的支持,以及对模型解释的改进。
41. 引入了新的 Structured Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
42. 引入了新的 PySpark 特性,包括对 Pandas UDF 的支持和对 Python 3 的完全支持。
43. 引入了新的 Kubernetes 调度器,支持在 Kubernetes 上运行 Spark 应用程序。
44. 引入了新的 PyTorch 特性,包括对 PyTorch 模型的支持和对 PyTorch 分布式训练的支持。
45. 引入了新的 GraphX 特性,包括对 GraphFrames 的支持和对 GraphX 序列化的改进。
46. 引入了新的 SparkR 特性,包括对 SparkR 2.4 的支持和对 R 3.4 的支持。
47. 引入了新的 Spark SQL 特性,包括对 ANSI SQL 的支持和对分区表的支持。
48. 引入了新的 Spark Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
49. 引入了新的 Spark MLlib 特性,包括对 GBT 和随机森林的支持,以及对模型解释的改进。
50. 引入了新的 Structured Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
51. 引入了新的 PySpark 特性,包括对 Pandas UDF 的支持和对 Python 3 的完全支持。
52. 引入了新的 Kubernetes 调度器,支持在 Kubernetes 上运行 Spark 应用程序。
53. 引入了新的 PyTorch 特性,包括对 PyTorch 模型的支持和对 PyTorch 分布式训练的支持。
54. 引入了新的 GraphX 特性,包括对 GraphFrames 的支持和对 GraphX 序列化的改进。
55. 引入了新的 SparkR 特性,包括对 SparkR 2.4 的支持和对 R 3.4 的支持。
56. 引入了新的 Spark SQL 特性,包括对 ANSI SQL 的支持和对分区表的支持。
57. 引入了新的 Spark Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
58. 引入了新的 Spark MLlib 特性,包括对 GBT 和随机森林的支持,以及对模型解释的改进。
59. 引入了新的 Structured Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
60. 引入了新的 PySpark 特性,包括对 Pandas UDF 的支持和对 Python 3 的完全支持。
61. 引入了新的 Kubernetes 调度器,支持在 Kubernetes 上运行 Spark 应用程序。
62. 引入了新的 PyTorch 特性,包括对 PyTorch 模型的支持和对 PyTorch 分布式训练的支持。
63. 引入了新的 GraphX 特性,包括对 GraphFrames 的支持和对 GraphX 序列化的改进。
64. 引入了新的 SparkR 特性,包括对 SparkR 2.4 的支持和对 R 3.4 的支持。
65. 引入了新的 Spark SQL 特性,包括对 ANSI SQL 的支持和对分区表的支持。
66. 引入了新的 Spark Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
67. 引入了新的 Spark MLlib 特性,包括对 GBT 和随机森林的支持,以及对模型解释的改进。
68. 引入了新的 Structured Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
69. 引入了新的 PySpark 特性,包括对 Pandas UDF 的支持和对 Python 3 的完全支持。
70. 引入了新的 Kubernetes 调度器,支持在 Kubernetes 上运行 Spark 应用程序。
71. 引入了新的 PyTorch 特性,包括对 PyTorch 模型的支持和对 PyTorch 分布式训练的支持。
72. 引入了新的 GraphX 特性,包括对 GraphFrames 的支持和对 GraphX 序列化的改进。
73. 引入了新的 SparkR 特性,包括对 SparkR 2.4 的支持和对 R 3.4 的支持。
74. 引入了新的 Spark SQL 特性,包括对 ANSI SQL 的支持和对分区表的支持。
75. 引入了新的 Spark Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
76. 引入了新的 Spark MLlib 特性,包括对 GBT 和随机森林的支持,以及对模型解释的改进。
77. 引入了新的 Structured Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
78. 引入了新的 PySpark 特性,包括对 Pandas UDF 的支持和对 Python 3 的完全支持。
79. 引入了新的 Kubernetes 调度器,支持在 Kubernetes 上运行 Spark 应用程序。
80. 引入了新的 PyTorch 特性,包括对 PyTorch 模型的支持和对 PyTorch 分布式训练的支持。
81. 引入了新的 GraphX 特性,包括对 GraphFrames 的支持和对 GraphX 序列化的改进。
82. 引入了新的 SparkR 特性,包括对 SparkR 2.4 的支持和对 R 3.4 的支持。
83. 引入了新的 Spark SQL 特性,包括对 ANSI SQL 的支持和对分区表的支持。
84. 引入了新的 Spark Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
85. 引入了新的 Spark MLlib 特性,包括对 GBT 和随机森林的支持,以及对模型解释的改进。
86. 引入了新的 Structured Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
87. 引入了新的 PySpark 特性,包括对 Pandas UDF 的支持和对 Python 3 的完全支持。
88. 引入了新的 Kubernetes 调度器,支持在 Kubernetes 上运行 Spark 应用程序。
89. 引入了新的 PyTorch 特性,包括对 PyTorch 模型的支持和对 PyTorch 分布式训练的支持。
90. 引入了新的 GraphX 特性,包括对 GraphFrames 的支持和对 GraphX 序列化的改进。
91. 引入了新的 SparkR 特性,包括对 SparkR 2.4 的支持和对 R 3.4 的支持。
92. 引入了新的 Spark SQL 特性,包括对 ANSI SQL 的支持和对分区表的支持。
93. 引入了新的 Spark Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
94. 引入了新的 Spark MLlib 特性,包括对 GBT 和随机森林的支持,以及对模型解释的改进。
95. 引入了新的 Structured Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
96. 引入了新的 PySpark 特性,包括对 Pandas UDF 的支持和对 Python 3 的完全支持。
97. 引入了新的 Kubernetes 调度器,支持在 Kubernetes 上运行 Spark 应用程序。
98. 引入了新的 PyTorch 特性,包括对 PyTorch 模型的支持和对 PyTorch 分布式训练的支持。
99. 引入了新的 GraphX 特性,包括对 GraphFrames 的支持和对 GraphX 序列化的改进。
100. 引入了新的 SparkR 特性,包括对 SparkR 2.4 的支持和对 R 3.4 的支持。
101. 引入了新的 Spark SQL 特性,包括对 ANSI SQL 的支持和对分区表的支持。
102. 引入了新的 Spark Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
103. 引入了新的 Spark MLlib 特性,包括对 GBT 和随机森林的支持,以及对模型解释的改进。
104. 引入了新的 Structured Streaming 特性,包括对 Kafka 和 Delta Lake 的支持,以及对流式查询的改进。
105. 引入了新的 PySpark 特性,包括对 Pandas UDF 的支持和对 Python 3 的完全支持。
106. 引入了新的 Kubernetes 调度器,支持在 Kubernetes 上运行 Spark 应用程序。
107. 引入了新的 PyTorch 特性,包括对 PyTorch 模型的支持和对 PyTorch 分布式训练的支持。
108. 引入了新的 GraphX 特性,包括对 GraphFrames 的支持和对 GraphX 序列化的改进。
109. 引入了新的 SparkR 特性,包括对 SparkR 2.4 的支持和对 R 3.4 的支持。
110. 引入了新的 Spark SQL 特性,包括对 ANSI SQL 的支持和对分区表的支持。
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