這些更新旨在提升性能、易用性以及開發者整體體驗。在本文中，我們將深入探討 Spark 4.0 的主要更新，與 Spark 3.x 進行對比，提供基準測試數據，并討論這些改進在特定場景中的顯著影響。

1. Spark 4.0 中的關鍵功能

1.1 Spark Connect

• 概述：Spark Connect 是一個全新的客戶端 API，允許開發者從任意環境連接到 Spark 集群，從而實現一個支持完整 Spark 功能的輕量級客戶端。

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• 與 Spark 3.x 的比較：在 Spark 3.x 中，開發者需要通過現有的 API 與 Spark 交互，這在某些環境中可能具有局限性。Spark 3.x 的 API 不適合用于 交互式開發環境、嵌入式應用以及遠程輕量客戶端環境。

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• 影響：開發者可以更輕松地將 Spark 嵌入到應用中，使 Spark 更加靈活，同時支持更具交互性和協作性的工作流程。
• 基準測試數據：與 Spark 3.x 的傳統方法相比，Spark Connect 將交互式查詢的延遲降低了 20%。
• 應用場景：非常適合在 Jupyter Notebook 等環境中構建交互式數據應用，滿足實時協作和快速迭代的需求。

1.2 ANSI 模式

• 概述：Spark 4.0 默認啟用了 ANSI SQL 模式，確保嚴格遵守 SQL 標準。此模式通過在 DataFrame 查詢中直接捕獲錯誤，改進了錯誤處理并降低了數據損壞風險。
• 與 Spark 3.x 的比較：在 Spark 3.x 中，ANSI 模式可用但默認未啟用，導致 SQL 操作可能出現不一致。
• 影響：更強大的錯誤處理功能和更易調試的 SQL 查詢。
• 設置方法：spark.sql.ansi.enabled=true
• 基準測試數據：在 ANSI 模式下，Spark 4.0 的錯誤檢測速度比 Spark 3.x 中的手動錯誤處理技術快 30%。
• 應用場景：對于金融應用至關重要，要求嚴格遵守 SQL 標準并準確報告錯誤。

1.3 VARIANT 數據類型

• 概述：Spark 4.0 引入了 VARIANT 數據類型，可靈活處理半結構化數據，例如 JSON 或 Avro。
• 與 Spark 3.x 的比較：Spark 3.x 需要更復雜的解決方案或外部庫才能高效處理半結構化數據。
• 影響：簡化了復雜數據結構的攝取和查詢，減少了大量的 ETL 操作需求。
• 基準測試數據：由于直接支持 VARIANT 數據類型，Spark 4.0 在處理半結構化數據時比 Spark 3.x 快 40%。

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• 應用場景：非常適合處理來自多種來源且具有不同模式的數據管道，例如物聯網 (IoT) 數據或網頁日志。

1.4 字符串排序支持

• 概述：Spark 4.0 的字符串排序功能支持基于語言區域的字符串比較和排序操作。

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• 與 Spark 3.x 的比較：Spark 3.x 不支持原生字符串排序，處理區域特定的字符串操作需要自定義解決方案。
• 影響：確保不同語言和區域之間的準確排序與比較。
• 設置方法：spark.sql.collation.enabled=true
• 基準測試數據：在啟用字符串排序的情況下，Spark 4.0 對多語言數據集的字符串操作準確性比 Spark 3.x 提高 25%。
• 應用場景：對于處理多語言數據集的全球化應用（如國際電商平臺）至關重要。

1.5 流處理狀態數據源

• 概述：Spark 4.0 新增的流處理狀態數據源提供了用于檢查、調試和操作流處理應用內部狀態的工具。

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• 與 Spark 3.x 的比較：Spark 3.x 的狀態管理功能基礎且難以進行調試和優化。
• 影響：提升了實時數據處理的可維護性和可靠性。
• 基準測試數據：與 Spark 3.x 相比，新狀態管理工具使流處理應用的吞吐量提高 25%。
• 應用場景：適用于需要高可靠性流數據的應用，例如實時金融交易監控。

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這些更新充分展示了 Spark 4.0 在性能和功能上的巨大進步，預計將在大數據處理領域帶來深遠影響。

2. 擴展功能和增強

2.1 Python 數據源 API

• 概述：Spark 4.0 擴展了對 Python 數據源 API 的支持，允許開發者為批處理和流處理工作負載在 Python 中創建自定義數據源。

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• 與 Spark 3.x 的對比：Spark 3.x 對自定義 Python 數據源的支持有限，通常需要使用 Java 或 Scala 來處理更復雜的操作。
• 影響：增強了 Python 開發者的靈活性，簡化了數據攝取和轉換的管理。
• 場景：對于更傾向于使用 Python 的數據科學家和工程師尤其有益，特別是在需要自定義或復雜數據源的數據管道中。

2.2 Arrow 優化的 Python UDF

• 概述：Spark 4.0 完全整合了 Apache Arrow，優化了 Python UDF，從而加速了數據序列化和反序列化過程。
• 與 Spark 3.x 的對比：Spark 3.x 雖然支持 Arrow，但由于集成度較低，性能提升不明顯。
• 影響：Python UDF 的執行速度顯著提高，尤其適用于 Python 密集型工作負載。
• 基準統計：在 Spark 4.0 中，Python UDF 執行速度比 Spark 3.x 快了最多 2 倍，得益于 Arrow 的優化。

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• 場景：特別適用于依賴 Python UDF 進行重數據處理的機器學習工作流和數據科學任務。

2.3 Delta Lake 4.0

• 概述：Delta Lake 4.0 引入了如行 ID、優化寫入和液態聚類等新特性，提升了性能、可擴展性和可管理性。

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• 與 Spark 3.x 的對比：Spark 3.x 中的 Delta Lake 缺乏一些先進特性，如液態聚類，而這些特性現在已在 Spark 4.0 中加入。
• 影響：提高了讀寫操作速度，優化了數據聚類和更靈活的表管理。

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• 基準統計：在 Delta Lake 4.0 中，寫入操作的速度比 Spark 3.x 中的 Delta Lake 快了最多 50%。

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• 場景：對于大規模數據倉庫解決方案至關重要，尤其是在需要快速讀寫性能和高效數據管理的場景中。

3. 可用性改進

3.1 結構化日志框架

• 概述：Spark 4.0 引入了結構化日志框架，將日志輸出為 JSON 格式，便于解析和分析。
• 與 Spark 3.x 的對比：Spark 3.x 使用了較為傳統的日志格式，難以與現代監控工具集成。
• 影響：增強了監控和調試 Spark 應用程序的能力。
• 場景：對于需要日志分析以保持性能和可靠性的規模化部署特別有用。

3.2 PySpark UDF 統一分析

• 概述：Spark 4.0 引入了一個新的統一分析框架，提供對 PySpark UDF 性能和內存使用的全面分析。

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• 與 Spark 3.x 的對比：Spark 3.x 提供了基本的分析工具，但往往不足以進行深入分析。
• 影響：開發者可以更有效地優化 PySpark UDF，從而提升性能。
• 場景：對于需要優化資源密集型 PySpark 應用程序的場景，特別是在性能至關重要的生產環境中。

4. 開發者體驗和性能增強

4.1 SQL 腳本

• 概述：Spark 4.0 中的 SQL 腳本功能允許在 SQL 中直接進行控制流、循環和異常處理。
• 與 Spark 3.x 的對比：Spark 3.x 不支持這些高級 SQL 腳本功能，復雜操作通常需要外部工具或語言。
• 影響：使得 SQL 操作更加強大和靈活，使 Spark SQL 成為更為多功能的工具。
• 場景：特別適用于 SQL 密集型應用程序，需要直接在 Spark 中執行復雜腳本的場景，例如 ETL 管道。

4.2 性能基準：從 Spark 2.x 到 4.0

• Spark 2.x：查詢性能經常受到靜態執行計劃的制約，需要大量手動調優。
• Spark 3.x：引入 AQE 提供了多達 50% 的查詢執行加速，尤其是在處理大數據集時。
• Spark 4.0：通過 AQE 的進一步增強和 Arrow 優化等新特性，與 Spark 3.x 相比，性能提升了最多 30%，某些場景下性能提升高達 3 倍，優于 Spark 2.x。
• 場景：在對性能要求高的環境中，如大規模數據處理任務中，Spark 4.0 的進展在速度和效率方面提供了顯著的優勢。

結論

Apache Spark 4.0 是一次重大的發布，帶來了許多新特性、優化和可用性改進。這些增強功能使得 Spark 在各類數據處理場景中變得更加強大、高效和易于使用。無論你是數據工程師、數據科學家還是開發者，Spark 4.0 的更新——從 Spark Connect 到 Arrow 優化的 UDF——都將幫助你構建更具可擴展性、高性能和靈活性的應用程序。