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即将发布的 Apache Spark 4.1:统一分析的下一章.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718879 2025-06-22 113页 7.04MB

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全文主要内容涉及Apache Spark 4.1的多个新特性和改进。以下是关键点摘要: 1. **统一分析引擎**:Spark 4.1继续作为统一的分析引擎,支持跨数据源、工作负载和环境。 2. **新特性**:包括Spark Connect客户端、更多流处理和连接器、脚本和UDF支持、统一分析等。 3. **性能优化**:引入了实时处理模式,显著降低延迟,以及通过Arrow优化的Python UDF。 4. **易用性提升**:SQL用户将受益于默认的ANSI SQL模式、声明式管道和实时流处理。 5. **开发体验**:PySpark用户可享受简化的数据源API,以及声明式管道带来的开发效率。 6. **生态系统和集成**:Spark 4.1增强了与Kubernetes的集成,并支持Geospatial数据类型和Variant类型。 7. **数据处理**:DSv2 API的扩展支持了CDC、CHECK约束和更高效的数据处理。 8. **SQL语言增强**:引入了TIME类型、临时表、CTEs和存储过程,增强了SQL脚本能力。 9. **性能数据**:Spark 4.1在性能上有所提升,例如,通过过滤下推和列剪枝优化查询。 10. **未来展望**:文章提出每月预览版本和更频繁的发布周期,以促进AI集成和快速创新。 核心数据引用: - Spark 4.0: 解决了5000个JIRA问题,400个贡献者,50,000次提交,880,000条评论。 - 实时处理模式:达到约100ms的端到端处理延迟。 - PyPI下载量:过去12个月PySpark下载量。 - SQL用户:92%的美国开发者已经在使用或考虑使用AI编码工具。
Spark 4.1来了,有哪些新特性? 如何用Python简化Spark数据处理? Spark 4.1的实时流处理有多快?
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