Apache Spark 2.4官方PDF更新：SQL API增强与新调度模型

Apache Spark 2.4 是一个重要的分布式计算框架，其官方介绍PPT详细概述了新版本的主要改进和特性。相较于之前的版本，Spark 2.4并未带来显著的变化，但依然在 SQL API 和调度模型上有所增强。以下是 Spark 2.4 中值得关注的关键知识点： 1. **SQL API 的增强**：Spark 2.4 提供了更丰富的 SQL 支持，包括对 Native Avro（一种数据存储格式）的支持，这使得数据处理更加便捷，特别是在处理Avro格式的数据时，性能和兼容性得到了提升。 2. **Structured Streaming 的进步**：Spark 2.4 强化了 Structured Streaming 功能，这是一种用于处理实时数据流的模块，它支持内置源的改进，这使得实时数据处理的效率和准确性得到了提高。 3. **Spark on Kubernetes**：Spark 在容器平台 Kubernetes 上的操作得到优化，这意味着用户可以在 Kubernetes 集群上更容易地部署和管理 Spark 应用，提高了集群的可扩展性和资源利用率。 4. **PySpark 的改进**：针对 Python 用户，PySpark（Spark 的 Python API）也得到了提升，可能包括更好的性能优化或新增了一些便利的功能，使得 Python 开发者能更高效地利用 Spark 进行大数据处理。 5. **Higher-order Functions**：Spark 2.4 引入了更高阶的函数，这可能是对 Scala 或 SQL API 的扩展，允许开发者编写更简洁、可复用的代码，提升了代码的表达力和可读性。 6. **可靠性与可扩展性**：Databricks，Spark 的主要维护者之一，强调了 Databricks Runtime 和统一分析平台（Databricks Unified Analytics Platform）的可靠性和可扩展性，确保用户能够处理大规模的数据和任务。 7. **跨行业应用**：Spark 2.4 被广泛应用于金融服务业、医疗健康、媒体娱乐、科技、公共部门、零售、消费品、能源工业物联网等多个行业，表明其在不同场景下的通用性和适用性。 8. **End-to-end ML 生命周期支持**：Databricks 的平台提供了完整的机器学习生命周期管理，包括 Jobs（任务）、Models（模型）、Notebooks（交互式笔记本）、Dashboards（可视化仪表板），以及完整的数据处理流程。 9. **社区贡献与合作**：作为 Apache Spark 的 Committer 和 PMC（Project Management Committee）成员，Xiao Li 介绍了 Databricks 对 Spark 发展的重要贡献，包括 Delta ML Frameworks 和云计算服务。 Spark 2.4 是一个功能增强和优化的版本，旨在提供更高效、灵活的数据处理体验，特别是对于实时流处理和跨行业的广泛应用。随着 Databricks 的持续支持，Spark 在大数据处理领域保持着领先地位。