Spark 发布 1.3.0 版本

3 月 13 日， Spark 1.3.0 版本与我们如约而至。这是 Spark 1.X 发布计划中的第四次发布，距离 1.2 版本发布约三个月时间。据 Spark 官方网站报道，此次发布是有史以来最大的一次发布，共有 174 位开发者为代码库做出贡献，提交次数超过 1000 次。

此次版本发布的最大亮点是新引入的 DataFrame API。对于结构型的 DataSet，它提供了更方便更强大的操作运算。事实上，我们可以简单地将 DataFrame 看做是对 RDD 的一个封装或者增强，使得 Spark 能够更好地应对诸如数据表、JSON 数据等结构型数据样式（Schema），而不是传统意义上多数语言提供的集合数据结构。在一个数据分析平台中增加对 DataFrame 的支持，其实也是题中应有之义。诸如 R 语言、Python 的数据分析包 pandas 都支持对 Data Frame 数据结构的支持。事实上，Spark DataFrame 的设计灵感正是基于 R 与 Pandas。

Databricks 的博客在今年 2 月就已经介绍了 Spark 新的 DataFrame API。文中提到了新的 DataFrames API 的使用方法，支持的数据格式与数据源，对机器学习的支持以及性能测评等。文中还提到与性能相关的实现机制：

与 R/Python 中 data frame 使用的 eager 方式不同，Spark 中的 DataFrames 执行会被查询优化器自动优化。在 DataFrame 上的计算开始之前，Catalyst 优化器会编译操作，这将把 DataFrame 构建成物理计划来执行。

由于 Catalyst 进行了两种类型的优化：逻辑优化与物理优化（生成 JVM bytecode），因而相较于 RDD 而言，DataFrame 有了更好的性能表现。性能对比如下图所示：

Spark 的官方网站已经给出了 DataFrame API 的编程指导。DataFrame 的 Entry Point 为 Spark SQL 的 SQLContext，它可以通过 SparkContext 对象来创建。如果希望 DataFrame 与 RDD 互操作，则可以在 Scala 中引入隐式装换，完成将 RDD 转换为 DataFrame。由于 DataFrame 提供了许多 Spark SQL 支持的功能，例如 select 操作，因此，它被放到 Spark SQL 组件中，而不是作为另一种 RDD 放到 Spark Core 中。

在 Spark 1.3.0 版本中，除了 DataFrame 之外，还值得关注的一点是 Spark SQL 成为了正式版本，这意味着它将更加的稳定，更加的全面。或许，是时候从 HIVE 转向 Spark SQL 了。根据我们的项目经验，代码库从 HIVE 向 Spark SQL 的迁移还是比较容易的，毕竟二者的 SQL 语法非常接近。官方文档也宣称它完全向后兼容 HiveQL 方言。当然，如果你还在使用 Shark，就更有必要将其升级到 Spark SQL。

对于其他组件，如 Spark ML/MLlib、Spark Streaming 和 GraphX，最新版本都有各种程度的增强。由于目前 Spark 的版本发布是定期的三个月周期发布，因此除了每次发布版本的里程碑特性外，其余特性可能都是对现有组件的增强，尤其可能是增加新的算法支持（如机器学习中对 LDA 的支持）或者对第三方工具的支持（如 Streaming 中对 Kafka 的 Python 支持）。Spark 社区还会在发布版本之前对将要发布的特性进行投票，这或许是非常好的开源产品管理实践。

若需了解最新发布的 Spark 1.3.0 的更多内容，可以访问 Spark 官方网站的发布公告。