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

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。