Spark 2.0新特性深度解析:DataFrame与Dataset升级,性能显著提升

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Spark 2.0 是一个重要的大数据处理框架,它在许多方面引入了显著的新特性,以提升性能和易用性。以下是关于 Spark 2.0 主要新特性的详细介绍: 1. **DataFrame与Dataset统一**:Spark 2.0 将DataFrame和Dataset合并为一个概念,DataFrame本质上是Dataset的Row类型别名。这一变化简化了API,并允许更一致的编程体验。 2. **SparkSession:新的上下文入口**:SparkSession被引入,作为SQLContext和HiveContext的统一接口,它是执行Spark SQL和交互式查询的主要入口点,提供了更简洁和统一的操作方式。 3. **流式API增强**:Spark 2.0 提供了一种新的流式调用配置API,使得处理实时数据流变得更加便捷。 4. **Accumulator功能增强**:Accumulator被赋予了更好的API、Web UI支持以及更高的性能,这对于需要聚合操作的应用场景非常有利。 5. **SQL增强**:Spark 2.0 支持SQL 2003标准,兼容ANSI-SQL和HiveQL语法,包括DDL命令、子查询(如IN/NOT IN、EXISTS/NOT EXISTS)等功能,增强了SQL的灵活性和表达能力。 6. **文件支持**:新版本增加了CSV文件的支持,并且提供了缓存机制和堆外内存管理,同时支持Hive风格的bucket表。此外,还引入了近似统计功能,如近似分位数、布隆过滤器和最小哈希图,用于高效的数据预处理。 7. **性能优化**:通过whole-stage code generation技术,Spark SQL和Dataset的性能得到了显著提升,大约提升了2-10倍。另外,vectorization技术优化了Parquet文件的扫描速度,orc文件读写性能也得到了改善,Catalyst查询优化器的效率有所提高,窗口函数的性能通过原生实现得到提升,并且支持自动文件合并,提高了数据处理效率。 8. **MLlib与Spark ML**:Spark MLlib逐渐过渡到基于Dataset API,提供更稳定和高性能的机器学习支持。用户可以持久化保存和加载模型,以及使用DataFrame API执行更多算法,如二分K-means、高斯混合和最大绝对缩放器等。SparkR和pyspark也支持更多的MLlib算法,如LDA、高斯混合、泛化线性回归等。 9. **Structured Streaming**:Spark Streaming发布了测试版的Structured Streaming,它基于Spark SQL和Catalyst引擎构建,支持结构化数据的实时处理,扩展了Spark在实时分析领域的应用范围。 Spark 2.0 的这些新特性旨在提升框架的灵活性、性能和易用性,使其在大数据处理领域更加适应现代业务需求。无论是数据处理、机器学习还是实时流处理,Spark 2.0都提供了强大的工具和优化,为数据分析提供了新的可能性。