安装破解教程
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新功能介绍
1.性能方面
相比于Spark1.0，Spark2.0在引擎性能方面有重大优化，其优化主要体现在SparkCore和SparkSQL两个系统上，其优化主要得益于Tungsten计划（“钨丝计划”），其主要动机是优化Spark内存和CPU的使用，使其能够逼近物理机器的性能极限。
利用“整阶段代码生成”（“wholestagecodegeneration”），使得SQL和DataFrame中算子性能优化2-10倍
通过“向量化计算”提升Parquet格式文件的扫描吞吐率
提升ORC格式文件的读写性能
提升Catalyst查询优化器性能
2.功能方面
（1）SparkCore/SQL:TungstenPhase2，优化CPU与Memory方面
“钨丝计划”完成第二阶段任务，在内存和CPU使用方面进一步优化Spark引擎性能，重构了大量数据结构和算法的实现，使得Dataframe/Dataset性能得到显著提升，这使得Dataframe/Dataset有能力成为其他几个系统（比如SparkStreaming和MLlib）的基础API。
注：“钨丝计划”包括三个方面的优化：
MemoryManagementandBinaryProcessing：JavaGC严重，且java对象内存开销大，可采用类似C语言机制，直接操纵binarydata（sun.misc.Unsafe）
Cache-awareComputation：合理使用CPU的L1/L2/L3cache，设计对cache友好的算法
CodeGeneration：可去除条件检查，减少虚函数调度等
（2）SparkSQL:统一DataFrame与DatasetAPI
众所周知，在Spark1.x中，DataFrameAPI存在很多问题，包括不是类型安全的(nottype-safe)，缺乏函数式编程能力（notobject-oriented）等，为了克服这些问题，社区引入了Dataset，相比于DataFrame，它具有以下几个特点：类型安全，面向对象编程方式；支持非结构化数据（json）；java与scala统一接口和性能极好的序列化框架等，她将成为Spark未来主流的编程接口（RDDAPI是low-levelAPI，而Dataset则是high-levelAPI）。
（3）SparkSQL：支持SQL2003
SparkSQL在通用性方面有重大突破，它跑通了所有（99个）TPC-DS查询，并有以下几个改进：
解析器可同时支持ANSI-SQL和HiveQL
实现了DDL
支持大部分子查询
支持View
（4）SparkStreaming：引入StructuredStreaming
SparkStreaming基于SparkSQL（DataFrame/Dataset）构建了high-levelAPI，使得SparkStreaming充分受益SparkSQL的易用性和性能提升。SparkStreaming重构的API主要是面向结构化数据的，被称为“StructuredStreaming”，其主要特性包括：
DataFrame/DatasetAPI的支持
提供了Eventtime,windowing,sessions,sources&sink等API
连接流式数据与静态数据集
交互式查询结果：通过JDBCserver将RDD结果暴露出去，以便于交互式查询
（5）SparkMLlib:MLlib2.0诞生
SparkMLlib朝着2.0进化，主要体现在机器学习模型的多样化，持久化和定制化上，具体包括：
广义线性模型的全面实现
Python&RAPI的支持
增强模型持久化能力
Pipieline定制化
ApacheSpark2.0在功能和性能的重大改进，使得它在分布式计算领域进一步巩固了自己的地位，随着Spark应用越来越广泛，它将变成数据工程师的一项基本技能。
本文地址：http://www.sd124.com/article/2018/0612/223569.html
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