Spark技术升级与百度开放云实践：四大新特性与应用展示

Spark技术解析及在百度开放云BMR应用实践是一场2015年1月10日由Databricks的连城、百度的甄鹏、孙垚光和刘少山四位专家共同呈现的技术分享活动。该活动聚焦于Spark这一在大数据领域备受瞩目的开源项目，自2014年以来，Spark以其卓越的性能和强大的生态系统迅速崛起，吸引了诸如Hortonworks、IBM、Cloudera、MapR和Pivotal等知名大数据公司的关注，并包含了SparkSQL、SparkStreaming、MLlib、GraphX等一系列相关组件。 SparkSQL是Spark的一个关键部分，1.2版本的提升尤为显著。连城在分享中强调了四个主要改进：首先，新的ExternaldatasourceAPI（外部数据源API）解决了在处理各种外部数据源时的扩展性问题，将不同数据源统一抽象为关系表，提供了更为无缝的交互体验。这个API支持包括JSON、Avro、CSV等多种格式，同时也对Parquet和ORC进行了智能优化，并允许通过JDBC连接HBase等外部系统。 其次，列式内存存储的增强提升了数据处理的效率，使得Spark能够更有效地利用内存进行计算。Parquet支持的加强意味着Spark能够更好地处理高效的列式存储格式，而Hive支持的增强则意味着Spark与Hive的数据集成更加紧密，开发者可以方便地利用Hive的查询语言操作Spark数据。 Spark在短短四年间发展迅猛，从Apache基金会的顶级项目到成为大数据处理领域的首选工具，得益于其内存计算的优势和丰富的生态系统。百度开放云BMR（百度云端机器学习平台）的应用实践表明，Spark在实际场景中的高效性和灵活性使得它在大数据分析、实时流处理等领域发挥着核心作用。 这次活动不仅是技术展示，也是实践经验的交流，对于理解Spark的最新进展、优化工作流程以及在实际业务中如何有效利用Spark进行高性能计算具有重要意义。通过四位专家的专业讲解，听众能够深入了解如何利用Spark的特性解决大数据处理中的挑战，并在百度开放云平台上实现高效的数据处理和分析。