apache spark 3.1.1 版本发布,众多新特性介绍
时间: 2023-04-22 19:05:49 浏览: 176
Apache Spark 3.1.1版本已经发布,其中包含了许多新特性。以下是一些主要的新特性介绍:
1. 改进的Python API:Spark 3.1.1版本中,Python API得到了大幅度的改进,包括更好的性能、更好的错误处理和更好的Python 3支持。
2. 改进的SQL查询优化器:Spark 3.1.1版本中,SQL查询优化器得到了改进,可以更好地处理复杂的查询,提高查询性能。
3. 新的数据源API:Spark 3.1.1版本中,新增了一些数据源API,包括Delta Lake、MongoDB和Redis等。
4. 改进的流处理API:Spark 3.1.1版本中,流处理API得到了改进,包括更好的性能、更好的容错性和更好的状态管理。
5. 新的机器学习库:Spark 3.1.1版本中,新增了一些机器学习库,包括LightGBM、XGBoost和CatBoost等。
总的来说,Apache Spark 3.1.1版本是一个非常重要的版本,包含了许多新特性和改进,可以帮助用户更好地处理大数据。
相关问题
spark3.1.1安装配置
以下是在 Ubuntu 18.04 上安装和配置 Apache Spark 3.1.1 的步骤:
1. 首先,确认你的系统已经安装了 Java JDK 8 或更高版本。你可以使用以下命令检查:
```
java -version
```
2. 然后,下载 Apache Spark 3.1.1 的二进制版本。你可以从官方网站上下载:
```
wget https://downloads.apache.org/spark/spark-3.1.1/spark-3.1.1-bin-hadoop3.2.tgz
```
3. 解压缩下载的文件:
```
tar xvf spark-3.1.1-bin-hadoop3.2.tgz
```
4. 将解压缩后的文件夹移动到 /usr/local/spark 目录下:
```
sudo mv spark-3.1.1-bin-hadoop3.2 /usr/local/spark
```
5. 配置环境变量,将 Spark 的 bin 目录添加到 PATH 中:
```
export PATH=$PATH:/usr/local/spark/bin
```
如果你想在每次启动终端时都自动加载这个环境变量,你可以将以上命令添加到你的 shell 配置文件中。例如,如果你使用的是 bash,则可以将命令添加到 ~/.bashrc 文件中。
6. 在 Spark 的 conf 目录中创建一个新的文件 spark-env.sh,该文件将包含 Spark 的环境变量设置。执行以下命令创建该文件:
```
cp /usr/local/spark/conf/spark-env.sh.template /usr/local/spark/conf/spark-env.sh
```
7. 使用文本编辑器打开 spark-env.sh 文件,并添加以下内容:
```
export SPARK_HOME=/usr/local/spark
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
```
请注意,这里假设你使用的是 OpenJDK 8。如果你使用的是其他 JDK 版本,请相应地更改 JAVA_HOME 变量。
8. 将 SPARK_HOME 添加到 Spark 的默认配置文件中:
```
echo "export SPARK_HOME=/usr/local/spark" >> /usr/local/spark/conf/spark-env.sh
```
9. 最后,使用以下命令启动 Spark:
```
spark-shell
```
如果一切正常,你应该可以看到 Spark Shell 的启动信息。至此,你已经成功地安装和配置了 Apache Spark 3.1.1。
我引入了sparkSql3.1.1 但是没有找到 org.apache.spark.sql.execution.datasources.CommitProtocol\
CommitProtocol 类是 Spark SQL 2.x 版本引入的,而在 Spark SQL 3.0+ 版本中已经被删除了。如果你需要使用提交协议相关的类,可以参考以下两种方式:
1. 如果你是从 Spark SQL 2.x 升级到 3.x,可以将你的代码中使用 CommitProtocol 的部分替换成对新的接口 StreamingWriteSupport 的使用,该接口是在 Spark SQL 3.0 中引入的,用于支持流式写入。例如:
```scala
import org.apache.spark.sql.streaming.StreamingQuery
import org.apache.spark.sql.streaming.StreamingQueryException
import org.apache.spark.sql.streaming.StreamingWriteSupport
import org.apache.spark.sql.SaveMode
val query: StreamingQuery = df.writeStream
.format("console")
.outputMode("append")
.option("checkpointLocation", "/path/to/checkpoint")
.option("commitProtocolClass", "org.apache.spark.sql.execution.streaming.sources.PythonForeachCommitProtocol")
.start()
```
2. 如果你只是在 Spark SQL 3.x 中新建项目,可以考虑使用新的写入 API,例如 Delta Lake 或者 Apache Hudi。这些项目都提供了更强大的写入功能,并且支持 ACID 事务等特性。例如:
```scala
import org.apache.spark.sql.SaveMode
import org.apache.spark.sql.functions._
df.write.format("delta").mode("overwrite").save("/path/to/table")
```
希望能帮到你!