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Apache Spark（下文简称Spark）是一个多语言引擎，用于单节点机器或集群上的数据工程、数据科学和机器学习任务。Spark擅长大规模数据的统一分析处理。它提供了Java、Scala、Python和R等语言的高级API，以及支持通用执行图的优化引擎。此外，它还支持一套丰富的高级工具，包括用于SQL和结构化数据处理的Spark SQL、用于Pandas工作负载的Pandas API、用于机器学习的MLlib、用于图形处理的GraphX以及用于增量计算和流处理的Structured Streaming。
Spark的发展历程可以追溯到其诞生以来的多个重要阶段。接下来，我们将概述Spark的主要发展历程。
Spark于2009年在美国加州大学伯克利分校的AMP（Algorithms, Machines, and People）实验室诞生，作为一个研究性项目开始。它的初衷是为了解决Hadoop MapReduce在迭代计算和交互式数据分析等方面的不足，提供一个更加快速、灵活和高效的大数据处理框架。如图1-1所示，Spark具有支持循环数据流和内存计算的先进的DAG执行引擎，所以比Hadoop MapReduce在内存计算方面快100倍，在硬盘计算方面快10倍。
图1-1 Spark与Hadoop MapReduce计算对比
在2010年，Spark通过BSD许可协议被开源发布。这一开放性的决定使得更多的开发者和组织能够参与到Spark的开发和使用中来，从而推动了其生态系统的不断壮大。
Spark的生态系统非常庞大和完善，包括多个组件和工具，如Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib、GraphX等。这些组件和工具共同构成了Spark的生态系统，为开发者提供了强大的支持和帮助。同时，Spark还有一个庞大的社区支持体系，包括各种论坛、邮件列表、教程和文档等。这些资源为开发者提供了丰富的学习和交流机会，使得他们能够更好地掌握和使用Spark。
Spark还与其他第三方开源项目保持紧密的联系，包括Hadoop、HBase、Mesos、YARN等。图1-2展示了Spark与其他第三方开源项目的关系。
图1-2 Spark与其他第三方开源项目的关系
2013年，Spark捐赠给Apache软件基金会，并切换了开源协议至Apache 2.0。在Apache基金会的支持下，Spark得到了更广泛的关注和更快速的发展。
2014年2月，Spark成为Apache的顶级项目，标志着其在大数据处理领域的重要地位得到了业界的广泛认可。同年11月，Spark的母公司Databricks团队在国际著名的Sort Benchmark全球数据排序大赛中，使用Spark刷新了数据排序的世界纪录，进一步证明了Spark在处理大规模数据时的强大性能。
如图1-3所示是Sort Benchmark全球数据排序大赛官网（http://sortbenchmark.org）所公布的2014年全球大数据排序性能评测大赛结果，其中Spark刷新了数据排序的世界纪录。
图1-3 Spark刷新了数据排序的世界纪录
在版本更新方面，Spark也保持着快速的发展节奏。
Spark 1.0包含以下特性：
· 引入了内存计算的理念，解决了中间结果落盘导致的效率低下问题。在理想状况下，性能可达到MapReduce的100倍。
· 支持丰富的API，支持多种编程语言，如Python、Scala、Java、R等，代码量减少5倍以上，并且受众群体更广。
· 提供一站式的解决方案，同时支持离线、微批、图计算和机器学习。
· 支持多部署模式：Standalone、Cluster等。
但也带来了大量的内存管理问题，将MapReduce的磁盘IO性能瓶颈转变为CPU性能瓶颈。Spark SQL的支持主要依赖于Shark，而Shark对Hive的依赖太大，在进行版本升级时需要考虑多方的兼容性。
Spark 2.0包含以下特性：
· 引入了对Structured Streaming的支持，这是Spark Streaming的演进版本，提供了可容错、高吞吐量的流处理。
· 改进了Dataset API，提供了更强大、更灵活的数据处理功能。
· 增强了与Hadoop生态系统的集成，包括与HDFS、Hive、HBase等的更好集成。
· 改进了内存管理和垃圾回收机制，提高了性能和稳定性。
Spark 3.0包含以下特性：
· 引入了Adaptive Query Execution（AQE）功能，可以根据运行时统计信息动态调整查询计划，以优化性能。如图1-4所示，启用AQE功能之后，性能提高了8倍。
图1-4 启用AQE功能之后性能提高了8倍
· 增强了Pandas UDF（User-Defined Function，用户定义函数）的支持，使得在Spark中使用Pandas API变得更加容易。
· 改进了与Kubernetes的集成，提供了更好的容器化部署和管理功能。
· 增强了机器学习和图计算功能，包括新的算法和更高效的执行引擎。
随着Spark的不断发展，新版本还会不断引入新的特性和改进。因此，为了充分利用Spark的功能并获得最佳性能，建议读者始终使用新版本的Spark。同时，也需要注意新版本可能带来的兼容性问题，确保在升级之前进行充分的测试和验证。