Spark 1.6.x的新特性Spark-1.6是Spark-2.0之前的最后一个版本。主要是三个大方面的改进：性能提升，新的 Dataset API 和数据科学功能的扩展。这是社区开发非常重要的一个里程碑。1. 性能提升根据 Apache Spark 官方 2015 年 Spark Survey，有 91% 的用户想要提升 Spark 的性能。Parquet 性能自动化内存管理流状态管理速度提升
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2023-08-09 16:41:01
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Apache Spark在2015年得到迅猛发展，开发节奏比以前任何时候都快，在过去一年的时间里，发布了4个版本（Spark 1.3到Spark 1.6），各版本都添加了数以百计的改进。给Spark贡献过源码的开发者数量已经超过1000，是2014年年末人数的两倍。据我们了解，不管是大数据或小数据工具方面，Spark目前是开源项目中最活跃的。对Spark的快速成长及社区对Spark项目的重视让我们
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2023-09-05 14:17:39
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# Spark SQL版本变化解析
Apache Spark是一个强大的开源数据处理框架，尤其在大数据处理和机器学习领域表现出色。Spark SQL模块使用户能够使用SQL查询结构化数据，并将其与Spark的其他特性无缝结合。在过去的几年中，Spark SQL经历了显著的版本变化，这些变化增强了功能、提高了性能，并改善了用户体验。本文将探讨这些变化，提供相应的代码示例，以及如何从中受益。
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spark 2.x 版本相对于1.x版本，有挺多地方的修改，1 Spark2 Apache Spark作为编译器:增加新的引擎Tungsten执行引擎，比Spark1快10倍2 ml做了很大的改进，支持协同过滤http://spark.apache.org/docs/latest/ml-collaborative-filtering.html3 spark2 org.apache.spark.sq
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2023-10-19 23:03:22
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# Spark 的主要版本变化
Apache Spark 是一个开源的集群计算框架，因其高性能和易用性广泛应用于大数据处理和分析。自2010年首次发布以来，Spark经历了多个主要版本的演变，每个版本都带来了新特性和优化。本文将对Spark的主要版本变化进行回顾，并提供一些代码示例以帮助理解这些变化及其在实际应用中的影响。
## Spark 1.x 系列
Spark的1.x版本于2014年正
# Apache Spark 版本变化与特性揭秘
Apache Spark 是一个开源的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。自 2010 年首次发布以来，Spark 的发展经历了多个版本的迭代。本文将介绍 Spark 的版本变化，并通过代码示例阐明其新增特性，最后我们将使用状态图来展示 Spark 的主要发展路径。
## Spark 的发展历程
Spark 的版本变化主要体现在以下几
注意：在spark官网可以看到以下说明，spark 3.1系列的第一个对外正式发布版是3.1.1而不是3.1.0, 因为3.1.0有技术问题没有对外发布（所以虽然在 Maven 仓库可以看到 Apache Spark 3.1.0 版本，但不要下载使用）：秉承着使 Spark 运行更快，使用更容易，和引擎更智能的一贯目标，Spark 3.1 在先前版本的基础上，进一步扩展了以下特性：作为 proje
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2024-06-12 15:09:31
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Apache Spark 3.3.0 从2021年07月03日正式开发，历时近一年，终于在2022年06月16日正式发布，在 Databricks Runtime 11.0 也同步发布。这个版本一共解决了 1600 个 ISSUE，感谢 Apache Spark 社区为 Spark 3.3 版本做出的宝贵贡献。根据经验，这个版本应该不是稳定版，想在线上环境使用的小伙伴们可以再等等。PySpark
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2024-01-26 19:42:08
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发布日志spark2.4.3版本是一个维护性版本，在稳定性上做了修正。该版本是基于2.4分支的maintenance分支进行的开发，官方强烈推荐2.4用户升级到该版本。spark2.4.3将scala的默认版本从scala2.12换成了2.11，scala2.11也是之前2.x版本使用的默认scala版本，不过只有2.4.2的使用了scala2.12。这意味着，2.4.3预编译的二进制文件是用sc
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2024-04-15 09:42:50
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最近开始研究Flex Builder 3的升级版 Flash Builder4，虽然在Module，渲染等内存泄漏方面没有得到改进（据我所知），但是在开发工具的功能上有了很多的新特性和改进： 1.支持主题切换（Theme） Flash Builder 4中包含了9款默认主题，其中两款Spark主题，
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2024-06-28 07:32:38
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Spark 1.3中开始引入了DataFrames，使得Apache Spark更加容易被使用。受R和Python中的data frames激发，Spark中的DataFrames提供了一些API，这些API在外部看起来像是操作单机的数据一样，而数据科学家对这些API非常地熟悉。统计是日常数据科学的一个重要组成部分。在即将发布的Spark 1.4中改进支持统计函数和数学函数（s
Kubernetes（简称K8S）是一个用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。Kubernetes通过提供应用程序部署、维护、扩展和调度的自动化功能，简化了应用程序在容器中的管理过程。Kubernetes版本的变化是一个关键的主题，在这篇文章中，我们将探讨Kubernetes版本的变化以及如何在不同版本中实现特定功能。
## Kubernetes版本变化流程
下面是Kubernet
原创
2024-01-24 17:34:42
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很长的一段时间对三者的概念都比较模糊分不清，今天来总结一下：1,js 是javascript 的缩写，javascript的文件后缀都是 .js , ,js 和 javascript 没有本质的区别2.JavaScript 是通过标签插入到HTML页面，可由所有的现代浏览器执行的一种轻量级的编程语言，不需要引用任何东西，它是 html, jsp页面
之前介绍过Spark 1.6版本的部署，现在最新版本的spark为3.0.1并且已经完全兼容hadoop 3.x，同样仍然支持RDD与DataFrame两套API，这篇文章就主要介绍一下基于Hadoop 3.x的Spark 3.0部署，首先还是官网下载安装包，下载地址为：http://spark.apache.org/downloads.html，目前spark稳定版本
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2023-08-02 12:35:01
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“决胜云计算大数据时代” Spark亚太研究院100期公益大讲堂 【第8期互动问答分享】 Q1:spark线上用什么版本好？ 建议从最低使用的Spark 1.0.0版本，Spark在1.0.0开始核心API已经稳定；
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2023-07-18 22:50:50
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# 如何在Apache Spark中查看Spark版本
在数据处理和分析的生态系统中，Apache Spark 是一个被广泛使用的大数据处理框架。在日常开发中，我们有时需要确认我们使用的 Spark 版本。本文将指导你如何查看 Spark 版本，并提供详细的步骤说明。
## 流程步骤
我们将整个过程分成以下几个步骤：
| 步骤号 | 步骤名称 | 描述
# 探索Apache Spark的版本演化：从Spark 1.x到Spark 3.x
Apache Spark是一个广泛使用的开源大数据处理框架，以其快速、易用和灵活的特性而闻名。自其诞生以来，Spark已经经历了多个版本的迭代，每个版本都带来了新的特性和改进。本文将带您了解Spark的版本演化历程，并展示一些关键版本的代码示例。
## Spark 1.x：奠定基础
Spark 1.x是Ap
原创
2024-07-21 09:26:41
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今天抽空回顾了一下Spark相关的源码，本来想要了解一下Block的管理机制，但是看着看着就回到了SparkContext的创建与使用。正好之前没有正式的整理过这部分的内容，这次就顺带着回顾一下。Spark作为目前最流行的大数据计算框架，已经发展了几个年头了。版本也从我刚接触的1.6升级到了2.2.1。由于目前工作使用的是2.2.0，所以这次的分析也就从2.2.0版本入手了。涉及的内容主要有：St
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2024-08-16 13:51:22
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公司原来开发使用的是Kafka0.8版本的，虽然很好用，但是看了一下kafka官网的0.10版本更新了好多的特性，功能变得更强了。以后考虑换成0.10版本的，因此特意研究了一下两个版本的区别和使用方法。先贴出两个版本的pom文件一、spark-streaming-kafka-0-8_2.11-2.0.2.jar 1、pom.xml 1 org.apache.spark spark-core_2.
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2023-11-20 11:38:02
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首先祝大家端午节快乐，幸福安康。就在上周五， Apache Spark 3.0 全新发布，此版本给我们带来了许多重要的特性，感兴趣的同学可以看下这篇文章： Apache Spark 3.0.0 正式版终于发布了，重要特性全面解析 。Spark 是从 2010 年正式开源，到今年正好整整十年了！一年一度的 Spark+AI SUMMIT 在本周正在如
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2024-02-02 13:53:24
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