Spark2.4.0有什么功能
Apache Spark 2.4.0 是一个重要的版本更新，带来了许多新功能、性能改进和 Bug 修复。以下是一些主要的功能和特性：
1. 支持 Kubernetes 原生调度
- Spark 2.4.0 引入了对 Kubernetes 的原生支持，允许用户直接在 Kubernetes 集群上运行 Spark 作业。这意味着用户不再需要依赖 YARN 或 Mesos 等外部资源管理器，可以直接使用 Kubernetes 进行资源调度和管理。
- 这一功能使得 Spark 在容器化环境中更加灵活和高效，特别是在云原生应用场景中。
2. 增强的 Structured Streaming
- 流式处理性能优化：Spark 2.4.0 对 Structured Streaming 进行了多项性能优化，特别是在处理大规模数据流时，显著提升了吞吐量和延迟。
- 支持流式数据与静态数据的 Join 操作：新增了流式数据与静态数据的 Join 操作，使得用户可以在流式处理中更方便地与静态数据进行关联分析。
- 支持流式数据的连续处理模式：引入了连续处理模式（Continuous Processing Mode），允许用户在毫秒级别的延迟下处理数据流，适用于对实时性要求极高的场景。
3. 新的内置函数
- Spark 2.4.0 增加了多个内置函数，进一步丰富了 SQL 和 DataFrame API 的功能。例如：
array_union：用于合并两个数组并去重。array_max 和 array_min：用于计算数组中的最大值和最小值。map_entries：将 Map 转换为键值对的数组。
- 这些新函数使得数据处理更加方便和高效。
4. 改进的 Python 支持
- Pandas UDF 的增强：Spark 2.4.0 对 Pandas UDF（用户定义函数）进行了改进，支持更多的数据类型和操作，使得 Python 用户能够更方便地在 Spark 中使用 Pandas 进行数据处理。
- PySpark 的性能优化：PySpark 的性能得到了进一步提升，特别是在处理大规模数据时，减少了 Python 和 JVM 之间的通信开销。
5. 增强的机器学习功能
- 新增的机器学习算法：Spark 2.4.0 引入了多个新的机器学习算法，包括：
- K-Means++：一种改进的 K-Means 聚类算法，能够更好地处理初始聚类中心的选择。
- Gaussian Mixture Model (GMM)：高斯混合模型，用于概率聚类和密度估计。
- 模型导出和导入：支持将训练好的模型导出为 PMML 格式，并可以从 PMML 格式导入模型，方便与其他系统集成。
6. 改进的 SQL 功能
- ANSI SQL 兼容性增强：Spark 2.4.0 进一步增强了与 ANSI SQL 的兼容性，支持更多的 SQL 标准和语法，使得用户能够更方便地迁移现有的 SQL 查询到 Spark 中。
- 子查询优化：对子查询的执行计划进行了优化，提升了复杂查询的性能。
7. 性能优化和 Bug 修复
- Spark 2.4.0 包含了大量的性能优化和 Bug 修复，特别是在大规模数据处理和分布式计算场景中，显著提升了系统的稳定性和性能。
8. 其他改进
- 改进的监控和调试工具：Spark 2.4.0 提供了更丰富的监控和调试工具，帮助用户更好地理解和优化 Spark 作业的执行过程。
- 增强的安全功能：增加了对 Kerberos 认证的改进支持，提升了 Spark 在安全敏感环境中的适用性。
总结
Spark 2.4.0 是一个功能丰富且性能卓越的版本，特别是在 Kubernetes 支持、Structured Streaming、机器学习、SQL 功能和 Python 支持等方面都有显著的改进。这些新功能和优化使得 Spark 在大数据处理、实时流处理和机器学习等领域的应用更加广泛和高效。
