Apache Spark 4.0: Eine neue Ära der Massive Knowledge-Verarbeitung

Einführung

Als ich Apache Spark zum ersten Mal verwendete, battle ich von der einfachen Handhabung riesiger Datensätze begeistert. Jetzt, wo die Veröffentlichung von Apache Spark 4.0 vor der Tür steht, bin ich aufgeregter denn je. Dieses neueste Replace verspricht, bahnbrechend zu sein, vollgepackt mit leistungsstarken neuen Funktionen, bemerkenswerten Leistungssteigerungen und Verbesserungen, die es benutzerfreundlicher als je zuvor machen. Egal, ob Sie ein erfahrener Dateningenieur sind oder gerade erst Ihre Reise in die Welt der Massive Knowledge beginnen, Spark 4.0 hat für jeden etwas zu bieten. Lassen Sie uns einen Blick darauf werfen, was diese neue Model so bahnbrechend macht und wie sie die Artwork und Weise, wie wir Massive Knowledge verarbeiten, neu definieren wird.

Überblick

1. Apache Spark 4.0: Ein wichtiges Replace mit bahnbrechenden Funktionen, Leistungssteigerungen und verbesserter Benutzerfreundlichkeit für die Verarbeitung großer Datenmengen.
2. Funkenverbindung: Revolutioniert die Artwork und Weise, wie Benutzer mit Spark-Clustern durch eine Skinny-Shopper-Architektur interagieren, und ermöglicht so sprachenübergreifende Entwicklung und vereinfachte Bereitstellungen.
3. ANSI-Modus: Verbessert die Datenintegrität und SQL-Kompatibilität in Spark 4.0 und erleichtert Migrationen und Debugging durch verbesserte Fehlerberichterstattung.
4. Beliebige Stateful Processing V2: Führt erweiterte Flexibilität für Streaming-Anwendungen ein und unterstützt komplexe Ereignisverarbeitung und zustandsbehaftete Modelle maschinellen Lernens.
5. Kollationsunterstützung: Verbessert die Textverarbeitung und -sortierung für mehrsprachige Anwendungen und erhöht die Kompatibilität mit herkömmlichen Datenbanken.
6. Variantendatentyp: Bietet eine versatile, leistungsfähige Möglichkeit zur Verarbeitung halbstrukturierter Daten wie JSON, perfekt für die IoT-Datenverarbeitung und Internet-Log-Analyse.

Apache Spark: Ein Überblick

Apache Spark ist ein leistungsstarkes, Open-Supply-Verteilungsrechnersystem für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen. Es bietet eine Schnittstelle zum Programmieren ganzer Cluster mit impliziter Datenparallelität und Fehlertoleranz. Spark ist bekannt für seine Geschwindigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Vielseitigkeit. Es ist eine beliebte Wahl für Datenverarbeitungsaufgaben, von der Stapelverarbeitung bis hin zu Echtzeit-Datenstreaming, maschinellem Lernen und interaktiven Abfragen.

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Lesen Sie auch: Umfassende Einführung in Apache Spark, RDDs und Dataframes (mit PySpark)

Was bietet Apache Spark 4.0?

Dies sind die Neuerungen in Apache Spark 4.0:

1. Spark Join: Revolutionierte Konnektivität

Spark Join ist eine der bahnbrechendsten Ergänzungen zu Spark 4.0 und verändert die Interaktion der Benutzer mit Spark-Clustern grundlegend.

2. ANSI-Modus: Verbesserung der Datenintegrität und SQL-Kompatibilität

Der ANSI-Modus wird in Spark 4.0 zur Standardeinstellung, wodurch Spark SQL näher an das Customary-SQL-Verhalten heranrückt und die Datenintegrität verbessert wird.

3. Beliebige Stateful Processing V2

Die zweite Model von Arbitrary Stateful Processing bietet mehr Flexibilität und Leistung für Streaming-Anwendungen.

Wichtige Verbesserungen:

• Zusammengesetzte Typen in GroupState
• Flexibilität bei der Datenmodellierung
• Staatliche Unterstützung bei Zwangsräumungen
• Entwicklung des Zustandsschemas

Technisches Beispiel:

@udf(returnType="STRUCT<rely: INT, max: INT>")

class CountAndMax:

    def __init__(self):

        self._count = 0

        self._max = 0

    def eval(self, worth: int):

        self._count += 1

        self._max = max(self._max, worth)

    def terminate(self):

        return (self._count, self._max)

# Utilization in a streaming question

df.groupBy("id").agg(CountAndMax("worth"))

Anwendungsfälle:

• Komplexe Ereignisverarbeitung
• Echtzeitanalyse mit benutzerdefinierter Statusverwaltung
• Zustandsbehaftet maschinelles Lernen Modellbereitstellung in Streaming-Kontexten

4. Kollationsunterstützung

Spark 4.0 führt eine umfassende Unterstützung für die Zeichenfolgensortierung ein und ermöglicht so differenziertere Zeichenfolgenvergleiche und -sortierungen.

Hauptmerkmale:

• Vergleiche ohne Berücksichtigung der Groß-/Kleinschreibung
• Akzentunabhängige Vergleiche
• Lokale Sortierung

Technische Particulars:

• Integration mit SQL
• Leistungsoptimiert

Beispiel:

SELECT title

FROM names

WHERE startswith(title COLLATE unicode_ci_ai, 'a')

ORDER BY title COLLATE unicode_ci_ai;

Auswirkungen:

• Verbesserte Textverarbeitung für mehrsprachige Anwendungen
• Präziseres Sortieren und Suchen in textlastigen Datensätzen
• Verbesserte Kompatibilität mit herkömmlichen Datenbanksystemen

5. Variantendatentyp für halbstrukturierte Daten

Der neue Variant-Datentyp bietet eine versatile und leistungsfähige Möglichkeit, halbstrukturierte Daten wie JSON zu verarbeiten.

Hauptvorteile:

• Flexibilität
• Leistung
• Einhaltung von Requirements

Technische Particulars:

• Interne Vertretung
• Abfrageoptimierung

Anwendungsbeispiel:

CREATE TABLE occasions (

  id INT,

  knowledge VARIANT

);

INSERT INTO occasions VALUES (1, PARSE_JSON('{"degree": "warning", "message": "Invalid request"}'));

SELECT * FROM occasions WHERE knowledge:degree="warning";

Anwendungsfälle:

• IoT-Datenverarbeitung
• Internet-Log-Analyse
• Versatile Schemaentwicklung in Knowledge Lakes

6. Python-Erweiterungen

PySpark erhält in dieser Model große Aufmerksamkeit und umfasst mehrere wesentliche Verbesserungen.

Wichtige Verbesserungen:

• Pandas 2.x-Unterstützung
• Python-Datenquellen-APIs
• Arrow-optimierte Python-UDFs
• Benutzerdefinierte Tabellenfunktionen (UDTFs) in Python
• Einheitliches Profiling für PySpark-UDFs

Technisches Beispiel (Python UDTF):

@udtf(returnType="num: int, squared: int")

class SquareNumbers:

    def eval(self, begin: int, finish: int):

        for num in vary(begin, finish + 1):

            yield (num, num * num)

# Utilization

spark.sql("SELECT * FROM SquareNumbers(1, 5)").present()

Leistungsverbesserungen:

• Arrow-optimierte UDFs zeigen bei bestimmten Vorgängen eine bis zu doppelt so hohe Leistungssteigerung.
• Python-Datenquellen-APIs reduzieren den Aufwand für die benutzerdefinierte Datenaufnahme.

7. SQL- und Scripting-Verbesserungen

Spark 4.0 bringt mehrere Verbesserungen seiner SQL-Funktionen mit sich und macht es leistungsfähiger und flexibler.

Hauptmerkmale:

• SQL-benutzerdefinierte Funktionen (UDFs) und Tabellenfunktionen (UDTFs)
• SQL-Skripting
• Gespeicherte Prozeduren

Technisches Beispiel (SQL Scripting):

BEGIN

  DECLARE c INT = 10;

  WHILE c > 0 DO

    INSERT INTO t VALUES (c);

    SET c = c - 1;

  END WHILE;

END

Anwendungsfälle:

• Komplexe ETL-Prozesse vollständig in SQL implementiert
• Migrieren von älteren gespeicherten Prozeduren zu Spark
• Erstellen wiederverwendbarer SQL-Komponenten für Datenpipelines

Lesen Sie auch: Ein umfassender Leitfaden zu Apache Spark RDD und PySpark

8. Delta Lake 4.0-Integration

Apache Spark 4.0 integriert sich nahtlos in Delta Lake 4.0und bringt erweiterte Funktionen in die Lakehouse-Architektur.

Hauptmerkmale:

• Flüssigkeitsclusterung
• Unterstützung für VARIANT-Typ
• Kollationsunterstützung
• Identitätsspalten

Technische Particulars:

• Flüssigkeitsclusterung
• VARIANT-Implementierung

Auswirkungen auf die Leistung:

• Liquid Clustering kann bei bestimmten Abfragemustern bis zu 12x schnellere Lesevorgänge ermöglichen.
• Der Typ VARIANT bietet im Vergleich zu als Zeichenfolgen gespeichertem JSON eine bis zu doppelt so gute Komprimierung.

9. Verbesserungen der Benutzerfreundlichkeit

Spark 4.0 führt mehrere Funktionen ein, um das Entwicklererlebnis und die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern.

Wichtige Verbesserungen:

• Strukturiertes Protokollierungsframework
• Framework für Fehlerbedingungen und -meldungen
• Verbesserte Dokumentation
• Prozess der Verhaltensänderung

Technisches Beispiel (Strukturiertes Logging):

{

  "ts": "2023-03-12T12:02:46.661-0700",

  "degree": "ERROR",

  "msg": "Fail to know the executor 289 is alive or not",

  "context": {

    "executor_id": "289"

  },

  "exception": {

    "class": "org.apache.spark.SparkException",

    "msg": "Exception thrown in awaitResult",

    "stackTrace": "..."

  },

  "supply": "BlockManagerMasterEndpoint"

}

Auswirkungen:

• Verbesserte Funktionen zur Fehlerbehebung und Fehlerbehebung
• Verbesserte Beobachtbarkeit für Spark-Anwendungen
• Reibungsloserer Upgradepfad zwischen Spark-Versionen

10. Leistungsoptimierungen

Spark 4.0 bietet zahlreiche Leistungsverbesserungen, die die Gesamtsystemeffizienz steigern.

Wichtige Verbesserungsbereiche:

• Verbesserter Catalyst Optimizer
• Verbesserungen bei der adaptiven Abfrageausführung
• Verbesserte Arrow-Integration

Technische Particulars:

• Optimierung der Neuordnung beitreten
• Dynamisches Partitionsbeschneiden
• Vektorisierte Python-UDF-Ausführung

Benchmarks:

• Bis zu 30 % Verbesserung der TPC-DS-Benchmark-Leistung im Vergleich zu Spark 3.x.
• Python UDF-Leistungsverbesserungen von bis zu 100 % für bestimmte Workloads.

Abschluss

Apache Spark 4.0 stellt einen gewaltigen Sprung nach vorne bei der Verarbeitung von Massive Knowledge dar. Mit seinem Fokus auf Konnektivität (Spark Join), Datenintegrität (ANSI-Modus), erweitertes Streaming (Arbitrary Stateful Processing V2) und verbesserte Unterstützung für halbstrukturierte Daten (Variantentyp) erfüllt diese Model die sich entwickelnden Anforderungen von Dateningenieure, Datenwissenschaftlerund Analysten, die mit großen Datenmengen arbeiten.

Die Verbesserungen in Python Integration, SQL-Funktionen und allgemeine Benutzerfreundlichkeit machen Spark 4.0 zugänglicher und leistungsfähiger als je zuvor. Mit Leistungsoptimierungen und nahtloser Integration mit modernen Knowledge-Lake-Technologien wie Delta Lake bekräftigt Apache Spark 4.0 seine Place als Plattform der Wahl für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen.

Während Unternehmen mit immer größeren Datenmengen und Komplexitäten zu kämpfen haben, bietet Apache Spark 4.0 die Instruments und Funktionen, die zum Erstellen skalierbarer, effizienter und innovativer Datenlösungen erforderlich sind. Egal, ob Sie an Echtzeitanalysen, groß angelegten ETL-Prozesseoder erweiterte Machine-Studying-Pipelines bietet Spark 4.0 die Funktionen und die Leistung, um die Herausforderungen moderner Datenverarbeitung.

Häufig gestellte Fragen