基于CDP7.1.3的Spark3.0有什么特性
1. Spark 3.0的新特性概述
Spark 3.0是Spark最新的一个主要版本,于2020年6月发布。这个版本引入了许多新特性和改进,进一步提升了Spark在大数据处理和机器学习领域的性能和功能。以下是Spark 3.0的几个主要特性:
2. 移除不推荐的API和特性
在Spark 3.0中,许多不推荐使用的API和特性得到了移除。这些变化主要是为了简化和统一Spark的接口和功能。例如,移除了不再推荐使用的DataFrame和Dataset的隐式转换,以及旧版的RDD API。此外,还移除了过时的SparkR模块,推荐使用Python或Scala进行Spark编程。
3. 改进的Python支持
Spark 3.0对Python编程的支持得到了显著改进。首先,Python API现在支持Pandas UDF(User-Defined Functions),这使得开发者可以更方便地在Python中操作和处理数据,并在Spark集群上进行分布式计算。另外,Spark 3.0引入了新的Pandas数据源接口,使得Spark可以直接读取和写入Pandas的DataFrame,进一步简化了Python与Spark之间的数据交互。
此外,与Python相关的改进还包括了对Python3的原生支持、支持新版的PyArrow库、提升了DataFrame在Python中的性能表现等。
上一篇
高并发测试工具Tsung使用方法 猜您想看
-
np.clip()的使用方法
1、np.cl...
2023年05月26日 -
怎么解析zookeeper 原理
Zookeep...
2023年07月23日 -
JAVA集合框架中的常用集合及其特点和实现原理简介
1. List...
2023年05月26日 -
如何在Docker中使用容器部署Web应用?
。如何使用Do...
2023年04月16日 -
FaceBook动态列表加密参数的解密是怎样的
FaceBoo...
2023年07月23日 -
如何解决Linux修改MySQL配置不生效的问题
如何解决Lin...
2023年07月21日