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Apache Spark 1.4 发布,该版本将 R API 引入 Spark,同时提升了 Spark 的核心引擎和 MLlib ,以及 Spark Streaming 的可用性。部分重要更新如下:
Spark core 有多各方面的改进,主要集中在操作,性能和兼容性上:
SPARK-6942 : Visualization for Spark DAGs and operational monitoring
SPARK-4897 : Python 3 support
SPARK-3644 : A REST API for application information
SPARK-4550 : Serialized shuffle outputs for improved performance
SPARK-7081 : Initial performance improvements in project Tungsten
SPARK-3074 : External spilling for Python groupByKey operations
SPARK-3674 : YARN support for Spark EC2 and SPARK-5342 : Security for long running YARN applications
SPARK-2691 : Docker support in Mesos and SPARK-6338 : Cluster mode in Mesos
更多内容请查看 发行说明 。
Spark 1.4下载请点这里: downloads 。
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。