云栖大会 | Apache Spark 3.0 和 Koalas 最新进展

Apache Spark在大数据处理领域持续发展,Spark 3.0引入动态分区裁减、自适应执行和DataSource API V2等优化。Koalas的出现使得Spark与pandas无缝兼容,简化大数据分析。Delta Lake作为数据湖解决方案,提供事务性、版本控制和元数据管理。Spark面对数据工程师和科学家,通过不断进化满足从小数据到大规模数据分析的需求。

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本资料来自2019-09-26在杭州举办的云栖大会的大数据 & AI 峰会分会。议题名称《 New Developments in the Open Source Ecosystem: Apache Spark 3.0 and Koalas 》,分享嘉宾 李潇, Databricks Spark 研发总监。
下面是本次会议的视频(由于微信公众号的限制,只能发布小于30分钟的视频, 完整视频和 PPT 请关注 过往记忆大数据 公众号并回复 spark_yq 获取。

2019年对 Spark 社区来说是一个比较特殊的年份。 10年前,马铁为了帮助自己的同学得到 Netflix 发起的 Netflix Prize 竞赛百万美金,诞生了一个伟大的项目,这就是现在的 Apache Spark。

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上面就是 Apache Spark 的发展历史。2019年09月将会发布 Apache Spark 3.0 预览版,明年年初将会发布 Apache Spark 3.0 正式版。

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世界级的知乎 stackoverflow 中当年 Spark 和 PySpark 排名都很靠前,10年累计排名 Apache Spark 第一,Apache Hadoop 第二;未来 Apache Spark 和 PySpark 将会垄断世界。

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Apache Spark 3.0 是社区共同努力的结果,大概开发了一年多。下面是 Apache Spark 3.0 的主要特性:

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  • 动态分区裁减

  • 自适应

  • Spark Graph

  • 加速感应调度(GPU,具体参见 )

  • Spark on k8s

  • DataSource API V2

  • ANSI SQL 兼容

  • SQL Hint

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