spark2.0新特性的示例分析

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使用：

离线计算：数据源大多来自hdfs(hive)，所以sql使用的非常多，几乎每个离线计算作业都会用到hivecontext或sqlcontext

实时计算：streaming模块

图计算在企业里用的很少，需求少

数据挖掘包mllib的使用比图计算略多，但里面的算法不是很好用，目前需求少

新特性：

1，用sparksession实现hivecontext和sqlcontext统一

2，whole－stage code generation，大幅提高计算性能，因为把物理计划变成硬编码，每秒处理的sql中的数据量增加十倍，即对物理执行的多次调用转化为代码for循环，蕾丝hardcode方式，减少执行的函数调用次数，当数据记录多时，这个调用次数时很大的。

3，合并dataframe和datasets，1.6的dataset包含了dataframe的功能，这样两者存在很大冗余，所以2.0将两者统一，保留dataset api，把dataframe表示为dataset[Row]，即dataset的子集。dataframe是sql查询结果rdd的抽象类，相当于java里的resultset。

4，结构化流计算，sparkstreaming是把流计算看成一个一个的离线计算来完成流计算，提供一套dstream的流api，相比其他的流计算，sparkstreaming的优点是容错行和吞吐量上有优势，在2.0以前的版本，用户在使用时，如果有流计算，又有离线计算，就需要两套api去编写程序，一套是rddapi，一套是dstream api，而且dstream api在易用性上远不如sql或dataframe。为了真正将流计算和离线计算在编程api上统一，同时也让streaming作业能够享受dataframe／dataset上所带来的优势：性能提升和API易用，于是提出了structed streaming，最后我们只需要基于dataframe／dataset可以开发离线计算和流计算的程序，很容易使得spark在api跟业界所说的dataflow来统一离线计算和流计算效果一样。比如在做batch聚合时我们可以写成下面代码：

logs = ctx.read.format("json").open("s3://logs")

logs.groupBy(logs.user_id).agg(sum(logs.time)).write.format("jdbc").save("jdbc:MySQL//...")

那么对于流计算时，我们仅仅是调用了dataframe／dataset的不同函数代码，如下：

logs = ctx.read.format("json").stream("s3://logs")

logs.groupBy(logs.user_id).agg(sum(logs.time)).write.format("jdbc").stream("jdbc:mysql//...")

5，sql优化，增加了以前很多不支持的sql语句

6，采用vectorized Parquet decoder读取parquet上数据，以前是一行一行的读取，然后处理，现在改为一次读取4096行记录，不需要没处理一行纪录去调用一次parquet获取记录的方法，而是改为一批去调用一次（spark-12854) 。加上parquet本身是列存储，这个优化使得parquet读取速度提高三倍

采用radix sort提高sort的性能（spark－14724）。在某些情况下排序性能可以提高10～20倍

使用vectorizedhashmap来代替java的hashmap加速groupby的执行

将hive中的window函数用native spark window实现，因为native spark window在内存管理上有优势

避免复杂语句中的逻辑相同部分在执行时重复计算

压缩算法默认使用lz4

mllib里的计算用dataframe－based api代替以前的rdd计算逻辑

提供更多的r语言算法

使用scala－2.11编译运行

在和旧版本的兼容方面，将hive语句解析以及语法移动到core里，在没有hive原数据库和hive依赖包时，我们可以像以前版本使用标准sql一样去使用hivesql语句。

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