1.Spark3.0新特性

Apache Spark 3.0在2.x的基础上,添加了新的特性,提高了处理数据的性能和可用性。下面将介绍Spark 3.0的几个新特性:

2.Spark SQL的改进

Spark SQL在3.0中有了很大的改进,其中包括:

(1)支持ANSI SQL语法:Spark 3.0支持ANSI SQL语法,可以更好地支持复杂的查询,提高查询效率。

(2)改进的文件格式:Spark 3.0支持Parquet、ORC、JSON、CSV、Avro等文件格式,可以更加有效地处理大量数据。

(3)改进的索引支持:Spark 3.0支持基于数据的索引,可以更快地查询数据。

3.Spark Structured Streaming的改进

Spark Structured Streaming也有一些改进,包括:

(1)支持新的数据源:Spark 3.0支持Kafka、HBase、ElasticSearch等新的数据源,可以更好地处理流式数据。

(2)支持新的运算符:Spark 3.0支持新的运算符,如union、intersect、except等,可以更好地处理复杂的流式数据。

(3)改进的调度算法:Spark 3.0改进了调度算法,可以更快地处理流式数据。

4.Spark MLlib的改进

Spark MLlib也有一些改进,包括:

(1)支持新的机器学习算法:Spark 3.0支持新的机器学习算法,如支持向量机、随机森林等,可以更好地处理复杂的数据。

(2)支持新的评估器:Spark 3.0支持新的评估器,如多分类评估器和回归评估器等,可以更好地评估模型。

(3)支持新的特征处理:Spark 3.0支持新的特征处理,如数据标准化、特征抽取和特征选择等,可以更好地处理特征数据。