Apache Spark是一個快速、通用的大規模數據處理引擎，支持多種編程語言。隨著版本的更新，Spark在數據處理和API方面也進行了多項改進。以下是Spark數據類型在不同版本中的變化：
Spark 2.x版本
在Spark 2.x版本中，DataFrame和Dataset的概念被統一，提供了更一致的編程體驗。此外，Spark 2.0引入了自適應查詢執行（AQE），可以根據數據和硬件資源的情況自動調整查詢執行計劃，提高查詢性能。
Spark 3.x版本
Spark 3.0引入了動態分區裁剪（DPP），可以進一步提高查詢性能。此外，Spark 3.x版本還增強了Python的可用性，改進了ANSI SQL兼容性，并提供了更好的流處理模式。
Spark 4.x版本
Spark 4.0版本中，PySpark的重大更新包括Python數據源API、優化的UDF、多態Python UDF和改進的UDF分析。此外，Spark 4.0還引入了物化視圖能力，可以顯著提高大規模數據分析的查詢性能和數據管理效率。
數據類型的變化
- 基本數據類型：Spark支持多種基本數據類型，包括布爾類型（BooleanType）、整型（IntegerType, LongType）、浮點型（FloatType, DoubleType）、字符串類型（StringType）、二進制類型（BinaryType）、日期類型（DateType）、時間戳類型（TimestampType）、數組類型（ArrayType）、映射類型（MapType）等。
- 復雜數據類型：Spark還支持復雜數據類型，如數組套數組（Array of Arrays）、集合（Struct）、Map類型等，這些類型使得Spark能夠處理更豐富的數據結構。
API和工具的變化
- DataFrame和Dataset API：Spark的DataFrame和Dataset API在3.x版本中得到了進一步的優化，提供了更高效的向量化計算和更好的性能。
- Python API：在4.0版本中，PySpark的重大更新包括Python數據源API、優化的UDF、多態Python UDF和改進的UDF分析，這些更新使得在Python中使用Spark更加方便和高效。
通過這些變化，Spark不斷進化，更好地服務于大數據處理和分析的需求。
