Spark2.0性能提升与新特性解析

Spark2.0是Apache Spark的重大更新，带来了许多新特性和性能提升，旨在增强其处理大数据分析的能力。 SparkCore与SparkSQL是此次升级的重点。在API方面，DataFrame和Dataset被统一，DataFrame现在是Dataset[Row]的类型别名，这简化了API的使用并提高了效率。SparkSession成为新的上下文入口，统一了SQLContext和HiveContext，提供了一种新的流式配置API。Accumulator功能得到增强，提供了更便捷的API、WebUI支持，并提升了性能。Dataset的聚合API也有所增强，使得数据处理更加高效。 在SQL支持上，Spark2.0遵循SQL2003标准，实现了对ANSI-SQL和HiveQL的SQL解析器。DDL命令的支持使创建和管理表变得更加方便，同时支持子查询，包括IN/NOT IN、EXISTS/NOT EXISTS等操作。新特性还包括对CSV文件的原生支持，堆外内存管理以优化缓存，以及Hive风格的bucket表。此外，还引入了近似概要统计功能，如近似分位数、布隆过滤器和最小略图。 性能提升是Spark2.0的另一个关键亮点。通过全流程代码生成（Whole-Stage Code Generation）技术，Spark SQL和Dataset的执行速度可提高2到10倍。Vectorization技术提升了Parquet文件的扫描吞吐量，ORC文件的读写性能也得到了显著优化。Catalyst查询优化器的性能增强，使得查询计划更加高效。窗口函数通过原生实现方式得到加速，而且系统会自动合并某些数据源的文件，进一步提高了处理效率。 在机器学习（SparkMLlib）领域，Spark2.0倾向于基于Dataset API实现，而基于RDD的API则逐渐过渡到维护阶段。DataFrame API现在支持保存和加载模型及Pipeline。更多算法如二分KMeans、高斯混合、MaxAbsScaler等被添加到基于DataFrame的API中。SparkR和PySpark也增加了对更多MLlib算法的支持，如LDA、高斯混合、泛化线性回归等。向量和矩阵的序列化机制也得到了优化，提高了性能。 在SparkStreaming部分，Spark2.0引入了Structured Streaming的测试版，后续版本中正式发布。Structured Streaming基于Spark SQL和Catalyst引擎，允许用户使用DataFrame进行流处理，使得流计算与批处理保持一致的编程模型。 Spark2.0在API一致性、SQL兼容性、性能优化、机器学习以及流处理等方面都有显著改进，为大数据处理提供了更强大、更灵活的工具。