Apache Spark 3.0.0正式发布啦，Apache Spark 3.0是在 Spark 2.x 的基础上开发的，带来了新的想法和功能。

Spark是一个开源的大数据处理、数据科学、机器学习和数据分析工作负载的统一引擎，自 2010 年首次发布以来，已经成长为最活跃的开源项目之一；支持 Java、Scala、Python、R 等语言，并为这些语言提供了相关的SDK。

Spark 3.0中的 Spark SQL 是这个版本中最活跃的组件，46%的已解决的问题都是是针对 Spark SQL 的，包括结构化流和 MLlib，以及高层API，包括SQL 和DataFrames。在经过了大量优化后，Spark 3.0的性能比 Spark 2.4 快了大约 2 倍。

Python是目前 Spark 上使用最广泛的语言；针对 Python 语言提供的 PySpark 在PyPI上的月下载量超过 500 万。在Spark 3.0 中，对 PySpark 的功能和可用性做了不少改进，包括用 Python 类型提示重新设计 pandas UDF API，新的pandas UDF 类型，以及更多的 Pythonic 错误处理。

以下便是 Spark 3.0 中的功能亮点：包括 自适应查询执行，动态分区修剪，ANSI SQL合规性，pandas API的重大改进，结构化流的新 UI，调用R 用户定义函数的速度提高了 40 倍，加速器感知的调度器，以及 SQL 参考文档。

把这些功能按照模块来划分就可以分为以下几个模块：

• core、Spark SQL、Structured Streaming
• MLlib
• SparkR
• GraphX
• 放弃 Python 2 和R 3.4以下的版的支持；
• 修复一些已知的问题；

core、Spark SQL、Structured Streaming

突出功能

1. 加速器感知调度器；
2. 自适应查询；
3. 动态分区修剪；
4. 重新设计的 pandas UDF API 与类型提示；
5. 结构化流用户界面；
6. 目录插件 API 的支持；
7. 支持Java 11；
8. 支持Hadoop 3；
9. 能够更好的兼容ANSI SQL；

性能提升

1. 自适应查询；
2. 动态分区修剪；
3. 优化 9 项规则；
4. 最小化表缓存同步性能优化；
5. 将聚合代码分割成小函数；
6. 在 INSERT 和ALTER TABLE ADD PARTITION命令中增加批处理；
7. 允许聚合器注册为UDAF；

SQL 兼容性增强

1. 使用 Proleptic Gregorian 日历；
2. 建立 Spark 自己的日期时间模式定义；
3. 为表插入引入 ANSI 存储分配策略；
4. 在表插入中默认遵循 ANSI 存储分配规则；
5. 添加一个 SQLConf：spark.sql.ansi.enabled，用于开启ANSI 模式；
6. 支持聚合表达式的 ANSI SQL 过滤子句；
7. 支持 ANSI SQL OVERLAY 功能；
8. 支持 ANSI 嵌套方括号内的注释；
9. 超出整数范围时抛出异常；
10. 区间算术运算的溢出检查；
11. 当无效字符串被转换为数字类型时，抛出异常；
12. 使用区间乘法和除法的溢出行为与其他操作一致；
13. 为 char 和decimal添加 ANSI 类型的别名；
14. SQL解析器定义了 ANSI 兼容的保留关键字；
15. 当 ANSI 模式开启时，禁止使用保留关键字作为标识符；
16. 支持 ANSI SQL.LIKE...ESCAPE 语法；
17. 支持 ANSI SQL 布尔 - 谓词语法；

PySpark 增强版

1. 重新设计的pandas UDFs，并提供类型提示；
2. 允许 Pandas UDF 采用 pd.DataFrames 的迭代器；
3. 支持 StructType 作为 Scalar Pandas UDF 的参数和返回类型；
4. 通过 Pandas UDFs 支持Dataframe Cogroup；
5. 增加 mapInPandas，允许DataFrames 的迭代器；
6. 部分 SQL 函数也应该取数据列名；
7. 让 PySpark 的SQL异常更加 Pythonic 化；

扩展性增强

1. 目录插件；
2. 数据源 V2 API 重构；
3. Hive 3.0和 3.1 的版本的元存储支持；
4. 将 Spark 插件接口扩展到驱动程序；
5. 可通过自定义指标来扩展 Spark 指标系统；
6. 为用于扩展列式处理支持提供了开发者API；
7. 使用 DSV2 的内置源迁移：parquet, ORC, CSV, JSON, Kafka, Text, Avro；
8. 允许在 SparkExtensions 中注入函数；

连接器增强

1. 在数据源表中支持spark.sql.statistics.fallBackToHdfs；
2. 升级 Apache ORC 到1.5.9；
3. 支持 CSV 数据源的过滤器；
4. 使用本地数据源优化插入分区 Hive 表；
5. 升级 Kafka 到2.4.1；
6. 新的内置二进制文件数据源，新的无操作批处理数据源和无操作流接收器；

K8s 中的原生 Spark 应用

1. 使用 K8S 进行更灵敏的动态分配，并在 K8S 上增加对 Spark 的Kerberos支持；
2. 使用 Hadoop 兼容的文件系统支持客户端依赖性；
3. 在 k8s 后台增加可配置的认证秘密源；
4. 支持 K8s 的子路径挂载；
5. 在 PySpark Bindings for K8S 中把 Python 3 作为默认选项；

MLib

1. 为 Binarizer 、StringIndexer、StopWordsRemover 和PySpark QuantileDiscretizer 添加了多列支持；
2. 支持基于树的特征转换；
3. 增加了两个新的评估器 MultilabelClassificationEvaluator 和RankingEvaluator；
4. 增加了 PowerIterationClustering 的R API；
5. 添加了用于跟踪 ML 管道状态的 Spark ML 监听器；
6. 在 Python 中的梯度提升树中添加了带有验证集的拟合。
7. 增加了 RobustScaler 变压器；
8. 添加了因子化机器分类器和回归器；
9. 增加了高斯奈夫贝叶斯和互补奈夫贝叶斯；

此外，在 Spark 3.0 中，Pyspark中的多类逻辑回归现在将返回 LogisticRegressionSummary，而不是其子类BinaryLogisticRegressionSummary；pyspark.ml.param.shared.Has* mixins 也不再提供任何 set(self, value)setter 方法，而是使用各自的 self.set(self., value) 代替。

SparkR

通过矢量化的 R gapply()、dapply()、createDataFrame、collect() 提高性能来优化 SparkR 的互操作性；

还有 “eager execution “ 的 R shell，IDE 以及迭代聚类的R API。

弃用组件

1. 弃用 Python 2 的支持；
2. 弃用 R 3.4 以下版本的支持；
3. 弃用Deprecate UserDefinedAggregateFunction；

此次的 Spark 3.0 也算是一个大版本，不仅带来了不少新功能、也修复了很多已知的问题，在性能上有了很大的提升。

自从 Python 官方宣布停止维护 Python2 之后，各大组件也是纷纷响应，都停止了 Python 的支持，各位项目学习 Python 的小伙伴也是可以考虑直接学习 Python 3 了。

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