Apache Spark 2.4.0 是 2.x 系列中的第五个版本。此版本增加了屏障执行模式，以便更好地与深度学习框架集成；引入 30 多个更高阶的内置函数，能够更轻松地处理复杂数据类型；优化 K8s 集成，同时提供 Scala 2.12 实验性支持。其他主要更新还包括内置 Avro 数据源、图像数据源，更加灵活的流式接收器，取消传输过程中 2GB 块大小的限制，Pandas UDF 改进。此外，此版本继续关注可用性、稳定性，并解决了大约 1100 个 tickets。
Databricks 正式发布 Apache Spark 2.4，作为 Databricks Runtime 5.0 的一部分。
Release Note 详情传送门。
Spark 2.4 继续以更快、更简单、更智能为目标，带来了以下新特性：
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一种支持屏障模式的调度器，以便与基于 MPI 的程序（比如分布式深度学习框架）更好地集成；
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引入一些内置的高阶函数，让处理复杂的数据类型（即数组和 map）变得更容易；
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提供对 Scala 2.12 的实验性支持；
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允许对 notebook 中的 DataFrame 进行及早求值，便于调试和排除故障；
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引入新的 Avro 数据源。
除了这些新特性外，新版本把重点放在可用性、稳定性和优化上，解决了 1000 个问题。由 Spark 贡献者带来的其他特性还包括：
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去掉了 2 GB 块大小限制；
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Pandas UDF 改进；
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图像模式数据源；
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Spark SQL 增强功能；
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内置文件源改进；
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Kubernetes 集成增强。
接下来将简要介绍一些高级别的特性和改进，在未来几天，Databrick 将发布有关这些特性的深度介绍。有关所有 Spark 组件和 JIRA 已解决的主要特性的完整列表，请参阅 Apache Spark 2.4.0发行说明。
屏障执行模式
屏障执行模式是 Hydrogen 的一部分，Hydrogen 是一项 Apache Spark 计划，旨在将最先进的大数据和 AI 技术结合在一起。它可以将来自 AI 框架的分布式训练作业嵌入到 Spark 作业中。他们通常需要探索像 All-Reduce 这种复杂的通信模式，因此需要同时运行所有任务。Spark 当前使用的 MapReduce 模式不满足这样的需求。在这种新的执行模式下，Spark 启动所有训练任务（例如 MPI 任务），并在任务失败时重新启动所有任务。Spark 还为屏障任务引入了一种新的容错机制。在执行过程中如果有任何屏障任务失败，Spark 将中止所有任务并重新启动该执行阶段。
内置高阶函数
在 Spark 2.4 之前，有两种典型的解决方案用于直接操作复杂类型（例如数组类型）：一个是将嵌套结构展开为单独的行，应用一些函数，然后再次创建原先的结构，一个是使用用户定义函数（UDF）。新的内置函数可以直接操作复杂类型，可以使用匿名 lambda 函数操作复杂的值，类似于 UDF，但具有更好的性能。
你可以查看一些有关高阶和内置函数的示例。
内置 Avro 数据源
Apache Avro 是一种非常流行的数据序列化格式，被广泛用在 Apache Spark 和 Apache Hadoop 生态系统中，尤其适用于基于 Kafka 的数据管道。从 Apache Spark 2.4 开始，Spark 为 Avro 数据的读写提供内置支持。新的内置 spark-avro 模块最初来自 Databricks 的开源项目 Avro Data Source for Apache Spark（从现在开始称为 spark-avro ）。此外，它还提供了：
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新的函数 from_avro() 和 to_avro()，用于在 DataFrame 中读写 Avro 数据，而不仅仅是文件；
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Avro 逻辑类型支持，包括 Decimal、Timestamp 和 Date 类型；
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2 倍的读取吞吐量提升和 10％的写入吞吐量改进。
Scala 2.12 实验性支持
从 Spark 2.4 开始，Spark 将支持 Scala 2.12，并使用 Scala 2.11 和 2.12 进行交叉构建，这两个版本都可以在 Maven 存储库和下载页面中找到。现在，用户可以使用 Scala 2.12 来编写 Spark 应用程序。
Scala 2.12 带来了与 Java 8 更好的互操作性，Java 8 提供了更好的 lambda 函数序列化。它还带来了一些用户期待的新特性和错误修复。
Pandas UDF 改进
Pandas UDF 最初是在 Spark 2.3.0 中引入的。在新版本中，根据用户反馈不断改进 Pandas UDF。
除了错误修复之外，Spark 2.4 还带来了 2 个新特性：基于 Pandas UDF 定义窗口函数和聚合函数。这些新特性将进一步改善 Pandas UDF 的使用，并在下一版本中继续改进 Pandas UDF。
图像数据源
社区看到越来越多图像 / 视频 / 音频处理方面的使用场景。在 Spark 中为这些场景提供内置数据源简化了用户将数据导入 ML 训练方面的工作。在 Spark 2.3 版本中，图像数据源是通过 ImageSchema.readImages 实现的。Spark 2.4 引入了一个新的 Spark 数据源，可以将目录中的图像文件递归加载为 DataFrame。现在加载图像非常简单：
Kubernetes 集成增强
Spark 2.4 带来了很多与 Kubernetes 集成的增强特性。首先，新版本支持在 Kubernetes 上运行容器化的 PySpark 和 SparkR 应用程序。Spark 为用户提供了 Python 和 R 语言的 Dockerfiles 文件，供用户构建基础镜像或自定义镜像。其次，提供了客户端模式。用户可以在运行在 Kubernetes 集群中 pod 上或集群外的客户端计算机上运行交互式工具（例如 shell 或 notebook）。最后，支持挂载以下类型的 Kubernetes 卷：emptyDir、hostPath 和 persistentVolumeClaim。
灵活的流式接收器
很多外部存储系统已经提供了批次连接器，但并非所有外部存储系统都有流式接收器（sink）。在新版本中，即使存储系统不支持流式接收器，仍然可以通过 streamingDF.writeStream.foreachBatch(…) 在每个微批次输出上使用批次数据写入器。例如，你可以在 foreachBatch 中使用现有的 Apache Cassandra 连接器直接将流式查询的输出写入 Cassandra。
同样，你也可以用它将很多流式 DataFrame 不支持的 DataFrame/Dataset 操作应用在每个微批次输出上。例如，foreachBatch 可用于避免在写入多个位置时重新计算流式查询。
英文原文：
https://databricks.com/blog/2018/11/08/introducing-apache-spark-2-4.html
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