Spark3详解

一、Spark3D

Spark3D是Spark的一个扩展库，进一步扩展了Spark的数据处理能力。

Spark3D支持3D空间数据处理，使Spark能够处理不同领域的数据，如物理、气象、生态学等，这些数据需要更高的处理能力和存储能力。

Spark3D扩展了Spark SQL，提供了特定的3D空间数据类型和函数，例如Point3D，Polygon3D，Distance等。Spark3D还提供了一个基于Spark的3D物理渲染框架，可以方便地进行3D渲染和计算，同时支持在多个计算节点上并行渲染。


// Spark3D示例代码
// 创建一个3D点
val point = new Point3D(1.0, 2.0, 3.0)
// 创建一个3D多边形
val polygon = new Polygon3D(Seq(new Point3D(0.0, 0.0, 0.0), new Point3D(1.0, 0.0, 0.0), new Point3D(0.0, 1.0, 0.0)))
// 计算两个3D点之间的距离
val distance = Distance(point1, point2)

二、spark2和spark3

Spark3是Spark的下一个重要版本，和Spark2相比，Spark3提供了许多新的功能和增强，以提高Spark的性能和稳定性。

这些新功能包括：

支持Python3和Java11
支持Kubernetes集群部署
支持更丰富的数据源和数据格式，如ORC、Parquet、Avro、JSON、CSV等
提高了SQL的性能和扩展性，包括新的执行引擎和查询优化器

此外，Spark3还提供了一些重要的API更新和功能增强，例如，DataFrame API、Dataset API、Spark Streaming API和MLlib API等。


// Spark3示例代码
// 使用Spark3加载一个ORC文件
val df = spark.read.format("orc").load("path/to/file.orc")
// 使用Spark3的Dataset API进行数据转换
val ds = df.as[MyCaseClass]
// 运行Spark3的SQL查询
ds.groupBy("key").agg(sum("value")).show()

三、Spark3.0和美津浓spark3正品

Spark3.0是最新的Spark版本，与美津浓Spark3正品没有关系。美津浓Spark3正品是一种跑步鞋，不与Spark有任何关联。

Spark3.0是一版全新的Spark，主要着重于改进SQL、Python和R等语言的支持，以及改进了功能和性能。

Spark3.0的增强包括：

增强的Pandas UDF支持
全面支持Apache Arrow，提供更快的数据传输和I/O性能
新的分布式SQL查询优化器
增强的图计算API


// Spark3.0示例代码
// 使用Spark3.0的Pandas UDF
val myUdf = udf((df: DataFrame) => {
  // 使用Pandas DataFrame进行数据转换
  pandas.df("SELECT * FROM df WHERE column > 5")
})
// 新增支持Arrow格式数据的读写操作
spark.conf.set("spark.sql.execution.arrow.enabled", "true")
val arrowDf = df.select(to_arrow(col("my_col")).alias("my_col"))
// 使用新的分布式SQL查询优化器进行查询
spark.experimental.setOperatorOptimization(true)
spark.sql("SELECT * FROM mytable WHERE column > 5")

四、Spark3 bug

虽然Spark3是一个优秀的开源框架，但是它也有一些bugs需要注意。

一些已知的Spark3 bug包括：

Spark Thrift服务器可能会导致内存泄漏
Spark Streaming的批处理速度可能会受到JVM垃圾回收的影响
使用Parquet数据格式进行向量属性组合的性能问题

为了避免这些bug，我们需要及时更新Spark版本，或者在使用Spark过程中，选择合适的数据格式和数据处理方式。

五、Spark3.0.0要用什么版本的scala

Spark3.0.0需要使用Scala 2.12.x版本。

另外，为了充分利用Spark3的新特性，如Pandas UDF和 Arrow数据传输，建议使用Python 3.6+版本。如果使用R语言实现，需要使用R 3.6+版本。

六、Spark3 hudi rt

Hudi是Hadoop集群上的一个数据湖存储解决方案，可以实现数据更新、插入和删除等操作，还可以支持多数据源、多版本管理和增量数据处理。

Spark3 Hudi RT是在Spark3上运行的，可以用于实时处理和流式传输数据。它可以实现流数据的增量写入和数据修补，可以实现快速的数据更新和查询。


// Spark3 Hudi RT示例代码
// 创建Hudi数据集
val hudi = spark.read.format("hudi").load("path/to/hudi")
// 插入一行新数据
val newRow = Seq((1, "John"), (2, "Jane")).toDF("id", "name")
hudi.insertInto("mytable", newRow)
// 更新一个数据行
val updateRow = Seq((1, "Doe")).toDF("id", "name")
hudi.update("mytable", updateRow, "id")

七、Spark3.3跑3.0

Spark3.3是Spark的下一个版本，目前还未发布。但是，如果您想在Spark3.3上运行Spark3.0，您需要注意一些版本兼容性问题。

一些版本兼容性问题包括：

Spark3.3需要Java 11以上的版本，而Spark3.0需要Java 8以上的版本
Scala的版本依赖关系：Spark3.3最初可能会默认使用Scala 2.13.x版本，而Spark3.0需要Scala 2.12.x版本
其他库和依赖关系的版本兼容性

如果您需要在Spark3.3上运行Spark3.0，请确保您的环境配置正确，并且所有依赖包和库都正确安装。

八、Spark3 + Z-Order

Spark3支持将数据存储在Z-Order格式中，以提高查询性能。Z-Order是一种数据布局方式，它可以将相邻数据映射到相邻的地址，从而提高数据访问效率。

使用Z-Order格式存储数据时，Spark3能够利用查询谓词和过滤器，跳过不需要的数据块，以更快地处理查询。


// Spark3 Z-Order示例代码
// 使用Z-Order格式存储数据
df.write.format("parquet").option("zOrderCols", "column1,column2").save("path/to/data")
// 在查询中使用谓词和过滤器
val result = df.filter($"column1" === "value1" && $"column2" === "value2").show()

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