Spark 3.1.1 版本发布：新特性介绍
本帖最后由 阿飞 于 2021-3-4 08:15 编辑问题导读
1.Spark3.1.1是否稳定版？
2.Zen 项目的启动从哪三个方面提高 PySpark 的可用性？
3.为了增强查询性能，做了哪些改进？
Apache Spark 3.1.1 版本于美国当地时间2021年3月2日正式发布，这个版本继续保持使得 Spark 更快，更容易和更智能的目标，Spark 3.1 的主要目标如下：
[*]提升了 Python 的可用性；
[*]加强了 ANSI SQL 兼容性；
[*]加强了查询优化；
[*]Shuffle hash join 性能提升；
[*]History Server 支持 structured streaming
注意，由于技术上的原因，Apache Spark 没有发布 3.1.0 版本，虽然你可以在 Maven 仓库看到 Apache Spark 3.1.0 版本，但千万别使用。Apache Spark 3.1 版本线的第一个版本是 Apache Spark 3.1.1，它不是一个稳定版。
本文将介绍 Apache Spark 3.1.1 版本的比较重要的特性及改进，限于篇幅仅仅是简单介绍。
Project Zen
在这个版本中，Zen 项目的启动是为了从以下三个方面提高 PySpark 的可用性：
[*]更加 Python 化（Being Pythonic）；
[*]PySpark 中更好更容易的可用性；
[*]与其他 Python 库更好的互操作性
作为这个项目的一部分，这个版本包括 PySpark 的许多改进——从利用 Python 类型提示到重新设计的 PySpark 文档，比较重要的改进如下。
支持 Python 类型（Python typing support ）
PySpark 中的 Python 类型支持最初是作为第三方库 pyspark-stubs 来创建的，现在已经成为一个成熟和稳定的库。在这个版本中，PySpark 正式包含了带有许多功能（参见SPARK-32681）的 Python 类型提示（Python type hints）。Python 类型提示在 IDE 和 notebooks 中最有用，它使用户和开发人员能够利用无缝的自动完成功能，包括最近在 Databricks notebooks 中添加的自动完成支持。此外，IDE 开发人员可以通过 Python 类型提示中的静态类型和错误检测来提高生产力。
支持依赖关系管理
PySpark 中的依赖管理支持已经完成，对应的文档也添加完成，以帮助 PySpark 用户和开发人员，参见SPARK-33824。以前，PySpark 对依赖管理的支持是不完整的，它只在 YARN 中有效，并且没有相关的操作文档。在这个版本中，通过利用 -archive 选项（参见SPARK-33530, SPARK-33615）， Conda、 virtualenv 和 PEX 等包管理系统可以在任何类型的集群中工作。关于这个可以看下数砖的这篇文章 How to Manage Python Dependencies in PySpark 以及对应的文档。
为 PyPI 用户提供新的安装选项
这个版本为 PyPI 用户提供了新的安装选项（参见SPARK-32017）。pip 是安装 PySpark 最常用的方法之一。然而，上一个版本只允许在 PyPI 中使用 Hadoop 2，但允许使用 Apache Spark 的其他发行渠道中的其他选项，如Hadoop 2 和 3。在这个版本中，作为 Project Zen 的一部分，PyPI 用户也可以使用所有选项。这使他们能够从 PyPI 安装并在现有的任何类型的 Spark 集群中运行他们的应用程序。
PySpark 相关的文档完善
这个版本 (SPARK-31851) 中引入了 PySpark 的新文档。之前 PySpark 的文档很难导航，只包含 API 引用。在这个版本中，文档被完全重新设计，具有细粒度的分类和易于导航的层次结构（参见 SPARK-32188）。docstrings 具有 numpydoc 风格的更好的人类可读的文本格式(SPARK-32085)，并且有许多有用的页面，如如何调试(SPARK-32186)、如何贡献和测试(SPARK-32190、SPARK-31851)和使用 live notebook 的快速入门(SPARK-32182)。
ANSI SQL 兼容性
这个版本为 ANSI SQL 的兼容性增加了额外的改进，这有助于简化从传统数据仓库系统到 Spark 的工作负载的迁移，主要如下。
自 Spark 3.0 发布以来，ANSI 方言模式已经被引入并得到了增强。在 ANSI 模式中，如果不是严格地准守 ANSI SQL 行为，那么 Spark 会把它弄成与 ANSI SQL 风格是一致的。在这个版本中，当输入无效时（SPARK-33275），更多的操作符/函数抛出运行时错误，而不是返回 NULL。对显式类型转换进行更严格的检查也是这次发布的一部分。当查询包含非法的类型转换时（例如，日期/时间戳类型被转换为数字类型），就会抛出编译时错误，通知用户这是无效的转换。ANSI 方言模式仍然处于活跃的开发中，因此它在默认情况下是禁用的，但可以通过设置 spark.sql.ansi=true 来启用，我们希望它在即将发布的版本中保持稳定。
这个版本中添加了各种新的 SQL 特性。添加了广泛使用的标准 CHAR/VARCHAR 数据类型，这个数据类型是作为变体 String 类型。增加了更多的内置函数（例如 width_bucket （SPARK-21117）和 regexp_extract_all（SPARK-24884]）。目前内置操作符/函数的数量已经达到350个。更多的DDL/DML/utility 命令得到了增强，包括 INSERT（SPARK-32976）、MERGE （SPARK-32030）和EXPLAIN （SPARK-32337）。从这个版本开始，在Spark WebUI 中，SQL 计划将以一种更简单、更结构化的格式呈现，比如使用 EXPLAIN FORMATTED 展示。
统一 CREATE TABLE SQL 语法已经在这次发布中完成。目前 Spark 维护两组 CREATE TABLE 语法。当语句中不包含 USING 和 STORED AS 子句时，Spark使用默认的 Hive 文件格式。当 spark.sql.legacy.createHiveTableByDefault 被设置为 false (Spark 3.1 版默认为 true, Databricks Runtime 8.0 版默认为 false)，默认的表格式依赖于 spark.sql.sources.default 的设置 (Spark 3.1 版默认为 parquet, Databricks Runtime 8.0版默认为 delta)。这意味着在 Databricks Runtime 8.0 中 Delta Lake 现在是默认格式，将提供更好的性能和可靠性。下面是一个演示了当用户没有显式指定 USING 或 STORED AS 子句时使用 CREATE TABLE SQL 例子。
CREATE TABLE table1 (col1 int);
CREATE TABLE table2 (col1 int) PARTITIONED BY (partCol int);下表展示了上面两个语句在不同环境的变化：
Spark 3.0 (DBR 7) or before Spark 3.1 * DBR 8.0 Default Format Hive Text Serde Parquet Delta
注意，我们需要显示的将 spark.sql.legacy.createHiveTableByDefault 设置为 false，否则 Apache Spark 将使用 Hive Text Serde。
性能提升
Catalyst 是对大多数 Spark 应用程序进行优化的查询编译器。在 Databricks，每天有数十亿个查询被优化和执行，这个版本增强了查询优化并加速了查询处理。
Predicate pushdown
谓词下推是最有效的性能特性之一，因为它可以显著减少扫描和处理的数据量。Spark 3.1 中完成了各种增强:
JSON 和 Avro 数据源（参见 SPARK-32346）支持谓词下推，ORC 数据源支持嵌套字段的谓词下推。Filters 也可以通过 EXPAND 算子进行下推 (参见 SPARK-33302)。其他改进可以参见 SPARK-32858 和 SPARK-24994。
Shuffle 消除，子表达式消除和嵌套字段修剪
Shuffle 消除（Shuffle removal），子表达式消除（subexpression elimination）和嵌套字段修剪（nested field pruning）是另外三个主要的优化特性。Shuffle是最昂贵的操作之一，在某些情况下可以避免 Shuffle （参见 SPARK-31869、SPARK-32282、SPARK-33399），但在消除 Shuffle 后，自适应查询规划可能不适用。此外，可以删除重复或不必要的表达式求值（参见 SPARK-33092、SPARK-33337、SPARK-33427、SPARK-33540）以减少计算量。列修剪可以应用于各种操作符（参见 SPARK-29721、SPARK-27217、SPARK-31736、SPARK-32163、SPARK-32059）中的嵌套字段，以减少 I/O 资源的使用，便于后续的优化。
Shuffle-Hash Join (SHJ) 支持所有的 join 类型
从这个版本开始 Shuffle-Hash Join (SHJ) 支持所有的 join 类型（SPARK-32399），同时支持相应的 codegen execution（SPARK-32421）。与 Shuffle-Sort-Merge Join (SMJ) 不同的是，SHJ 不需要排序，因此当 join 一个大表和一个小表时，SHJ 的 CPU 和 IO 效率比 SMJ 更高。注意，当构建端（build side）很大时，SHJ 可能会导致 OOM，因为构建 hashmap 是内存密集型的。
Streaming 的改进
Spark 是构建分布式流处理应用程序的最佳平台。Databricks 每天有超过10万亿的 records 通过 structured streaming 处理。这个版本增强了 Structured Streaming 的监控、可用性和功能。
为了更好地调试和监控 Structured Streaming 应用程序，添加了历史服务器（History Server ）支持（参见 SPARK-31953）。在 Live UI 中，添加了更多的 metrics（SPARK-33223）、水印间隔（watermark gap）（参见 SPARK-33224）和更多的状态自定义度量（state custom metrics）（参见 SPARK-33287）。
添加了新的 Streaming table APIs，用于读取和写 streaming DataFrame 到表中，就像 DataFrameReader 和 DataFrameWriter 中的 table API 一样。在 Databricks Runtime 中，推荐使用 Delta table 表格式，以实现精确一次（exactly-once）的语义和更好的性能。
Stream-stream Join 增加了两种新的 join 类型，这个版本中包括了 full outer (SPARK-32862) 和 left semi (SPARK-32863) join。在 Apache Spark 3.1 之前，已经支持了inner, left outer 以及 right outer stream-stream joins。
其他 Spark 3.1 的改进
除了这些新特性，这个版本还关注可用性、稳定性；改进和解决了大约1500个问题。总共超过200位贡献者，包括个人和公司，如 Databricks，谷歌，苹果，Linkedin，微软，英特尔，IBM，阿里巴巴，Facebook, Nvidia, Netflix, Adobe 等。在这篇博文中，我们重点介绍了 Spark 中一些关键的 SQL、Python 和 streaming 改进，限于篇幅 Apache Spark 3.1 中还有许多其他功能这里并没有涉及，比如 Spark on Kubernetes GAed, node decommissioning, state schema validation 等，可以到 Apache Spark 3.1.1 Release Notes 和 Spark 的官方文档查找。
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