这篇文章给大家分享的是有关Spark2.4.0有什么功能的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。
SparkCore 和 SQL
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增加了Barrier ExecutionMode,可以更好的和深度学习的框架整合
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同时引入了 30+ 内置函数和 higher-order函数可以处理更复杂的数据类型
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改善了与k8s的整合
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支持scala 2.12
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内置支持了Avro格式数据源,这个感情好,后面浪尖给出测试案例,以后有pb的支持那就更好了。
性能和稳定性
这个优化比较多,值得关注
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Connector优化
这个优化主要是Parquet,orc,csv及avro等的优化升级
MLlib
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MLlib支持了图像格式的数据源
StructuredStreaming
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使用foreachBatch(支持Python,Scala和Java)将每个微批的输出行暴露为DataFrame。
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为Python API 增加了foreach 和 ForeachWriter
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支持使用“kafka.isolation.level”读取使用事务的生产者生产到kafka topic的已提交消息。
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