Apache Spark 2.4 新特性解读

"藏经阁-Apache Spark系列技术直播# 第六讲【 What's New in Apache Spark 2.4 】.pdf" 本资源主要涵盖了Apache Spark 2.4版本的新特性和改进，由Databricks的软件工程师、Apache Spark的贡献者和PMC成员进行讲解。以下是关于Apache Spark 2.4的一些关键知识点： 1. **Databricks介绍**：Databricks是Spark的主要支持者，提供了一个统一的数据分析平台，包括Databricks Workspace、Databricks Cloud Service和Databricks Runtime。该平台支持APIs、Jobs、Models、Notebooks以及Dashboards，提供了端到端的机器学习生命周期管理，并广泛应用于金融服务业、医疗与制药、媒体娱乐、科技、公共部门、零售快消品、消费者服务、能源与工业物联网以及营销与广告技术等行业。 2. **Spark 2.4新特性**： - **增强的DataFrame/Dataset API**：在Spark SQL中，DataFrame/Dataset API得到了进一步优化，提升了性能和易用性，支持更丰富的数据类型和操作。 - **Databricks Delta**：Spark 2.4引入了Databricks Delta，这是一个可扩展且可靠的数据湖解决方案，它结合了ACID事务、版本控制和跨平台兼容性，以支持大规模的数据处理。 - **机器学习库MLlib更新**：MLlib在2.4版本中进行了升级，增加了更多模型和算法，优化了模型解释性和流水线功能，便于数据科学家进行模型训练和部署。 - **流处理改进**：Structured Streaming在2.4版本中添加了新的源和接收器，增强了容错性和性能，支持更复杂的事件时间窗口和状态管理。 - **查询优化**：包括向量化查询执行，提升了查询速度，Facebook在实践中就利用这一点优化了其Apache Spark性能。 - **集成与互操作性**：Spark 2.4加强了与其他系统的集成，例如Hadoop、Kafka、Hive等，增强了数据导入导出的效率和便利性。 - **错误处理和诊断**：提供了更好的错误消息和监控工具，帮助开发者快速定位和解决问题。 3. **实际应用案例**： - Nike通过Spark 2.4使数据科学家能够更快地将模型推向市场，加速了数据驱动的决策过程。 - Facebook在内部使用Spark进行向量化的查询执行，显著提高了大数据处理的性能。 - Tencent利用Spark进行大规模恶意域名检测，展示了Spark在安全分析领域的强大能力。 这些新特性使得Spark 2.4成为2018年最受欢迎的技术之一，根据LinkedIn和Stack Overflow的报告，Apache Spark成为当年最热门的技能之一，反映了其在数据科学和工程领域的广泛应用和重要性。