Apache Spark是广泛使用的大数据处理引擎之一，目前的最新版本是Spark 3.0。Spark 3.0引入了许多新特性，如Python API增强、Adaptive Execution、Kubernetes资源管理支持等，这些新特性都带来了更高的性能、更好的可扩展性和更强的兼容性。本文将从多个方面详细介绍Spark 3.0的新特性。
一、Python API增强
在Spark 3.0中，Python API进行了大量的增强，以提高Python开发人员的工作效率和易用性。以下是几个值得注意的增强点。
1.1 PySpark代码格式化
Spark使用了Google开发的开源工具Clang-format，该工具可以自动格式化PySpark代码，以遵循PEP规则。现在，Spark开发者可以直接使用该工具来格式化PySpark代码，而无需再费心编辑器设置。
# 使用Clang-format格式化代码
$ spark/bin/pyspark --conf spark.sql.execution.arrow.enabled=true --conf spark.driver.extraJavaOptions=-Xss512m -m pylint --generate-rcfile > .pylintrc
$ find python/pyspark/ -name "*.py" -exec clang-format -i {} +
$ find python/pyspark/ -name "*.pyx" -exec clang-format -i {} +
1.2 外部Python包管理
与以往不同，Spark 3.0新增了对外部Python包管理的支持，以便用户可以在PySpark中使用第三方包。现在，用户可以使用pip install安装所需的Python包，然后在PySpark中import。这使得PySpark的使用更加方便。
# 安装Python包 $ pip install pandas # 在PySpark中使用安装的包 from pyspark.sql.functions import pandas_udf
1.3 Pandas UDF增强
Spark 3.0中新增了Pandas UDF增强功能，通过Spark SQL查询时使用Pandas UDF，使得Python应用与Spark SQL更加紧密地耦合，能很自然地转换为 Pandas UDFs 和 Scalar UDFs。
举例来说，下面的代码展示了如何使用Pandas UDF:
from pyspark.sql.functions import pandas_udf
from pyspark.sql.types import LongType
# 定义一个Pandas UDF
@pandas_udf(LongType())
def add_one(x: pd.Series) -> pd.Series:
return x + 1
# 使用该Pandas UDF查询数据
df.select(add_one(df.value)).show()
二、Adaptive Execution
Spark 3.0新增了Adaptive Execution功能，使用该功能，用户无需显式地控制如何执行任务，Spark系统会自适应地调整执行策略，以提升执行效率。
Adaptive Execution的主要思想是，根据计算过程中运行时信息来动态调整计算策略。这样，Spark就能够利用现有的资源和运行环境来自动地优化任务处理效率。
下面是Adaptive Execution的几个值得注意的特点：
2.1 Dyanamic Partition Pruning
Adaptive Execution中的Dynamic Partition Pruning功能可以动态去除不必要的数据分区，以减少要加载的数据量，降低查询延迟。该功能结合了因子分析、样本数据的分析等技术，根据查询的分布情况，动态地控制数据的分区与加载。这样，就可以有效地减少要加载的数据数量，提高执行效率。
# 使用Dynamic Partition Pruning优化查询
spark.sql("SELECT count(*) FROM test WHERE id IN (SELECT id FROM test WHERE age > 10)").show()
2.2 Dynamic Coalescing
Spark 3.0中的Adaptive Execution还引入了Dynamic Coalescing，该功能可以动态合并分区以减少执行任务的整体数量。例如，通过动态分析数据分区的分布情况，系统可以自动将过多的小分区合并为更大的分区，以减少任务数量，提高任务处理效率。
# 使用Dynamic Coalescing自动合并数据分区 df = spark.read.parquet(...) df = df.repartition(10000) # repartition后会自动合并分区
2.3 Runtime Code Generation
Adaptive Execution功能中的Runtime Code Generation允许Spark动态地生成并编译运行时代码，以提高任务执行效率。对于一些从数据中提取复杂的计算模式，Runtime Code Generation可以动态地在查询过程中生成代码，最终转化为JVM bytecode。
# 使用Runtime Code Generation优化数据查询
spark.sql("SELECT avg(salary) FROM employee").show()
三、Kubernetes资源管理支持
Spark 3.0新增了Kubernetes资源管理支持，使用该功能，用户可以更好地管理和分配Spark集群中的资源。具体来说，Spark现在支持在Kubernetes上运行和管理Spark应用程序，支持容器化Spark应用程序和Jupyter笔记本电脑中的Spark。
以下是几个和Kubernetes资源管理相关的细节：
3.1 Kubernetes Yarn Scheduler支持
Kubernetes资源管理支持中的YARN Scheduler可以将YARN中的任务转换为Kubernetes Pod的形式。这意味着，现在可以使用Yarn的应用管理API来调度和管理Kubernetes上运行的Spark应用程序了。
# 在Kubernetes上启动Spark应用程序 bin/spark-submit \ --master k8s://https://$KUBERNETES_SERVICE_HOST:$KUBERNETES_SERVICE_PORT_HTTPS \ --deploy-mode cluster \ --name spark-pi \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --conf spark.executor.instances=5 \ --conf spark.kubernetes.container.image=my-docker-pi-image:latest \ local:///opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar 1000
3.2 Kubernetes自适应资源分配
Spark 3.0新增的自适应资源分配功能可以根据计算任务的需求动态地调整资源的使用情况。该功能可以识别和优化任务中的瓶颈，自动地调整资源分配，使得任务执行更高效。
# 使用自适应资源分配优化计算任务
spark.conf.set("spark.dynamicAllocation.enabled", True)
spark.conf.set("spark.dynamicAllocation.initialExecutors", 1)
spark.conf.set("spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout", "1s")
3.3 Kubernetes测试环境
在Kubernetes资源管理支持中，Spark 3.0还提供了对测试环境的支持。该支持可以在无需实际部署Spark应用程序的情况下对其进行测试。这大大加速了开发流程，并提高了代码的质量和可用性。
# 在Kubernetes上启动Spark的测试环境 bin/spark-submit \ --master k8s://https://$KUBERNETES_SERVICE_HOST:$KUBERNETES_SERVICE_PORT_HTTPS \ --deploy-mode cluster \ --name spark-test \ --class org.apache.spark.examples.SparkTest \ --conf spark.executor.instances=5 \ --conf spark.kubernetes.container.image=my-docker-test-image:latest \ local:///opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar
结语
Spark 3.0作为一个全面升级的版本，注重于提高性能、易用性、易扩展性和兼容性，在Python API增强、Adaptive Execution、Kubernetes资源管理支持等方面都有所改进。这些新特性不仅给大数据处理带来了福音，也提高了数据领域的创新速度。希望这篇文章可以为大家提供有用的参考。
