Spark3.0的新特性有哪些

# Spark3.0的新特性有哪些

Apache Spark 3.0作為大數據處理框架的重要版本，于2020年6月正式發布。該版本在性能優化、API增強、SQL兼容性等方面帶來了多項突破性改進。以下是Spark 3.0的核心新特性：

## 一、性能優化：動態分區裁剪（Dynamic Partition Pruning）
- **優化場景**：針對星型模型查詢（如事實表與維度表JOIN）
- **原理**：運行時根據維表過濾條件動態裁剪事實表分區
- **效果**：TPC-DS基準測試中，部分查詢性能提升**2-18倍**

## 二、自適應查詢執行（Adaptive Query Execution, AQE）
三大核心功能：
1. **動態合并Shuffle分區**
   - 自動合并過小的分區，避免任務調度開銷
2. **動態調整JOIN策略**
   - 運行時將Sort-Merge Join轉為Broadcast Join
3. **動態優化傾斜JOIN**
   - 自動拆分傾斜分區，平衡負載

## 三、SQL增強
- **ANSI SQL兼容性**：嚴格模式支持標準SQL語法
- **新函數**：新增`OVERWRITE DYNAMIC`等語法
- **EXPLN擴展**：支持`FORMATTED`模式展示詳細執行計劃

## 四、結構化流處理改進
- **狀態存儲API標準化**：支持自定義狀態存儲后端
- **流式去重**：新增`dropDuplicates()`算子
- **微批處理延遲優化**：最低可達**毫秒級**

## 五、新調度策略（Barrier Execution Mode）
- 支持MPI類分布式訓練場景
- 確保所有任務同時啟動/結束
- 為Spark與深度學習框架集成鋪路

## 六、Python生態增強
- **PySpark類型提示**：全面支持Python 3類型注解
- **pandas UDF優化**：引入`Series`到`Iterator`的批處理模式
- **依賴管理**：支持conda環境分發

## 七、其他重要改進
- **Kubernetes原生支持**：正式成為生產級特性
- **監控增強**：Prometheus格式的指標輸出
- **棄用變化**：移除對Hadoop 2.6及以下版本支持

> **升級建議**：雖然Spark 3.0保持API兼容性，但部分默認行為變化（如ANSI模式啟用）可能影響現有應用，建議充分測試后升級。

Spark 3.0通過上述改進，使大數據處理在性能、易用性和功能完備性上都達到了新高度，為后續版本發展奠定了重要基礎。

注：全文約650字，采用Markdown語法，包含標題、列表、強調、引用等格式元素。內容基于Spark 3.0官方Release Notes和技術博客整理，聚焦最具實踐價值的特性。