Spark 3.0：全面揭秘新特性

Apache Spark是廣泛使用的大數據處理引擎之一，目前的最新版本是Spark 3.0。Spark 3.0引入了許多新特性，如Python API增強、Adaptive Execution、Kubernetes資源管理支持等，這些新特性都帶來了更高的性能、更好的可擴展性和更強的兼容性。本文將從多個方面詳細介紹Spark 3.0的新特性。

一、Python API增強

在Spark 3.0中，Python API進行了大量的增強，以提高Python開發人員的工作效率和易用性。以下是幾個值得注意的增強點。

1.1 PySpark代碼格式化

Spark使用了Google開發的開源工具Clang-format，該工具可以自動格式化PySpark代碼，以遵循PEP規則。現在，Spark開發者可以直接使用該工具來格式化PySpark代碼，而無需再費心編輯器設置。

# 使用Clang-format格式化代碼
$ spark/bin/pyspark --conf spark.sql.execution.arrow.enabled=true --conf spark.driver.extraJavaOptions=-Xss512m -m pylint --generate-rcfile > .pylintrc
$ find python/pyspark/ -name "*.py" -exec clang-format -i {} +
$ find python/pyspark/ -name "*.pyx" -exec clang-format -i {} +

1.2 外部Python包管理

與以往不同，Spark 3.0新增了對外部Python包管理的支持，以便用戶可以在PySpark中使用第三方包。現在，用戶可以使用pip install安裝所需的Python包，然後在PySpark中import。這使得PySpark的使用更加方便。

# 安裝Python包
$ pip install pandas
# 在PySpark中使用安裝的包
from pyspark.sql.functions import pandas_udf

1.3 Pandas UDF增強

Spark 3.0中新增了Pandas UDF增強功能，通過Spark SQL查詢時使用Pandas UDF，使得Python應用與Spark SQL更加緊密地耦合，能很自然地轉換為

Pandas UDFs 和 Scalar UDFs。

舉例來說，下面的代碼展示了如何使用Pandas UDF:

from pyspark.sql.functions import pandas_udf
from pyspark.sql.types import LongType

# 定義一個Pandas UDF
@pandas_udf(LongType())
def add_one(x: pd.Series) -> pd.Series:
    return x + 1

# 使用該Pandas UDF查詢數據
df.select(add_one(df.value)).show()

二、Adaptive Execution

Spark 3.0新增了Adaptive Execution功能，使用該功能，用戶無需顯式地控制如何執行任務，Spark系統會自適應地調整執行策略，以提升執行效率。

Adaptive Execution的主要思想是，根據計算過程中運行時信息來動態調整計算策略。這樣，Spark就能夠利用現有的資源和運行環境來自動地優化任務處理效率。

下面是Adaptive Execution的幾個值得注意的特點：

2.1 Dyanamic Partition Pruning

Adaptive Execution中的Dynamic Partition Pruning功能可以動態去除不必要的數據分區，以減少要載入的數據量，降低查詢延遲。該功能結合了因子分析、樣本數據的分析等技術，根據查詢的分布情況，動態地控制數據的分區與載入。這樣，就可以有效地減少要載入的數據數量，提高執行效率。

# 使用Dynamic Partition Pruning優化查詢
spark.sql("SELECT count(*) FROM test WHERE id IN (SELECT id FROM test WHERE age > 10)").show()

2.2 Dynamic Coalescing

Spark 3.0中的Adaptive Execution還引入了Dynamic Coalescing，該功能可以動態合併分區以減少執行任務的整體數量。例如，通過動態分析數據分區的分布情況，系統可以自動將過多的小分區合併為更大的分區，以減少任務數量，提高任務處理效率。

# 使用Dynamic Coalescing自動合併數據分區
df = spark.read.parquet(...)
df = df.repartition(10000) # repartition後會自動合併分區

2.3 Runtime Code Generation

Adaptive Execution功能中的Runtime Code Generation允許Spark動態地生成並編譯運行時代碼，以提高任務執行效率。對於一些從數據中提取複雜的計算模式，Runtime Code Generation可以動態地在查詢過程中生成代碼，最終轉化為JVM bytecode。

# 使用Runtime Code Generation優化數據查詢
spark.sql("SELECT avg(salary) FROM employee").show()

三、Kubernetes資源管理支持

Spark 3.0新增了Kubernetes資源管理支持，使用該功能，用戶可以更好地管理和分配Spark集群中的資源。具體來說，Spark現在支持在Kubernetes上運行和管理Spark應用程序，支持容器化Spark應用程序和Jupyter筆記本電腦中的Spark。

以下是幾個和Kubernetes資源管理相關的細節：

3.1 Kubernetes Yarn Scheduler支持

Kubernetes資源管理支持中的YARN Scheduler可以將YARN中的任務轉換為Kubernetes Pod的形式。這意味著，現在可以使用Yarn的應用管理API來調度和管理Kubernetes上運行的Spark應用程序了。

# 在Kubernetes上啟動Spark應用程序
bin/spark-submit \
  --master k8s://https://$KUBERNETES_SERVICE_HOST:$KUBERNETES_SERVICE_PORT_HTTPS \
  --deploy-mode cluster \
  --name spark-pi \
  --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
  --conf spark.executor.instances=5 \
  --conf spark.kubernetes.container.image=my-docker-pi-image:latest \
  local:///opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar 1000

3.2 Kubernetes自適應資源分配

Spark 3.0新增的自適應資源分配功能可以根據計算任務的需求動態地調整資源的使用情況。該功能可以識別和優化任務中的瓶頸，自動地調整資源分配，使得任務執行更高效。

# 使用自適應資源分配優化計算任務
spark.conf.set("spark.dynamicAllocation.enabled", True)
spark.conf.set("spark.dynamicAllocation.initialExecutors", 1)
spark.conf.set("spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout", "1s")

3.3 Kubernetes測試環境

在Kubernetes資源管理支持中，Spark 3.0還提供了對測試環境的支持。該支持可以在無需實際部署Spark應用程序的情況下對其進行測試。這大大加速了開發流程，並提高了代碼的質量和可用性。

# 在Kubernetes上啟動Spark的測試環境
bin/spark-submit \
  --master k8s://https://$KUBERNETES_SERVICE_HOST:$KUBERNETES_SERVICE_PORT_HTTPS \
  --deploy-mode cluster \
  --name spark-test \
  --class org.apache.spark.examples.SparkTest \
  --conf spark.executor.instances=5 \
  --conf spark.kubernetes.container.image=my-docker-test-image:latest \
  local:///opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar

結語

Spark 3.0作為一個全面升級的版本，注重於提高性能、易用性、易擴展性和兼容性，在Python API增強、Adaptive Execution、Kubernetes資源管理支持等方面都有所改進。這些新特性不僅給大數據處理帶來了福音，也提高了數據領域的創新速度。希望這篇文章可以為大家提供有用的參考。

原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/256632.html