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Apache Spark 1.4.1 发布，开源集群计算系统

Apache Spark 1.4.1 发布，此版本是个维护版本，包括一些稳定性修复（DataFrame API, Spark Streaming, PySpark, Spark SQL 和 MLlib），基于 Spark 1.4 分支。强烈建议所有用户升级到最新版本，此版本贡献开发者有 85 人。

Spark 1.4.1 现已提供在下载页面。

更新内容

Data Sources and DataFrames

SPARK-8804 : Order of UTF8String is not consistent with String if there is any non-ascii character in it
SPARK-8406 : Race condition when writing Parquet files
SPARK-8329 : DataSource options parser no longer accepts ‘_’
SPARK-8368 : ClassNotFoundException in closure for map
SPARK-8470 : MissingRequirementError for ScalaReflection on user classes
SPARK-8358 : DataFrame explode with alias and * fails

MLLib

SPARK-8151 : Pipeline components should correctly implement copy
SPARK-8468 : Some metrics in RegressionEvaluator should have negative sign
SPARK-8736 : GBTRegressionModel shouldn’t threshold predictions
SPARK-8563 : IndexedRowMatrix.computeSVD() yields the U with wrong numCols

PySpark

SPARK-8202 : Infinite loop during external sort
SPARK-8573 : Trigger exceptions when invalid operators are used
SPARK-8766 : Support non ASCII characters in columns

SparkR

SPARK-8506 : Support for Spark packages when initializing SparkR
SPARK-8085 : Support for user defined schemas when reading from data sources

更多内容请看发行说明。

Apache Spark 是一种与Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

Spark 是在Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoo 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。

Apache Spark 1.4.1 发布，开源集群计算系统