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深入了解 Apache Spark 3.5 的新功能.pdf

上传人: 张** 编号:167622 2024-06-15 70页 7.90MB

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本文主要介绍了Databricks最新发布的Spark 3.5版本的关键特性。该版本增强了SQL功能,包括使用Apache Datasketches实现HyperLogLog聚合、新的数组操作函数、IDENTIFIER子句等。PySpark方面,Arrow优化的Python UDF和UDTF得到支持,新的测试API和改善的错误消息提供更好的开发体验。Spark Streaming支持多个有状态的操作符,RocksDB状态存储的变更日志检查点功能显著降低了提交延迟。此外,引入了dropDuplicatesWithinWatermark API,允许在事件时间戳相近的情况下删除重复事件。这些特性旨在提高性能、简化开发并增强Spark集群的独立部署能力。
"PySpark如何实现分布式训练和推理?" "Spark 3.5带来了哪些Python UDF和UDTF的新特性?" "如何在Spark Streaming中实现时间间隔 join 操作?"
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