Apache Spark 4.0：将大数据分析提升到新的水平

Apache Spark 4.0 带来了 PySpark 画图、多态 UDTF、改进的 SQL 脚本和 Python API 更新，以增强实时分析和可用性。 Apache Spark 4.0 于 2025 年发布，它通过增强性能、可访问性和开发者生产力的创新，重新定义了大数据处理。在 Databricks、Apple 和 NVIDIA 等机构的 400 多位开发者的贡献下，Spark 4.0 解决了数千个 JIRA 问题，并引入了诸多变革性功能：PySpark 原生画图、Python 数据源 API、多态用户定义表函数 (UDTF)、状态存储增强、SQL 脚本以及 Spark Connect 改进。本文通过原始示例和图表深入探讨了这些功能、它们的技术基础和实际应用。

1.Apache Spark 的演变

Apache Spark的内存处理性能比 Hadoop MapReduce 快 100 倍，使其成为大数据分析的基石。Spark 4.0 在此基础上引入了优化，增强了查询执行能力，扩展了 Python 的可访问性，并提升了流式传输功能。这些改进使其成为金融、医疗保健和零售等注重可扩展性和实时分析的行业的多功能工具。社区驱动的开发确保 Spark 4.0 能够满足企业需求，同时确保从数据科学家到工程师等各种用户都能轻松使用。

1.1 Spark 4.0 为何如此出色

性能：查询执行和状态管理的优化减少了大规模工作负载的延迟。可访问性：以 Python 为中心的功能降低了数据工程师和开发人员的门槛。可扩展性：增强型流媒体支持高吞吐量、实时应用程序。

1.2 PySpark 中的原生画图

Spark 4.0 引入了PySpark DataFrames 的原生画图功能，使用户能够直接在 Spark 中创建直方图、散点图和折线图等可视化效果，而无需使用 matplotlib 等外部库。该功能由 Plotly 作为默认后端提供支持，通过将可视化集成到 Spark 生态系统中，简化了探索性数据分析 (EDA) 流程。它自动处理大型数据集的数据采样或聚合，确保性能和可用性。这对于需要在数据探索过程中快速获取洞察的数据科学家尤为重要，因为它可以减少上下文切换并提高工作流程效率。例如，分析师无需将数据导出到外部工具，即可快速可视化大型数据集中的趋势或异常情况。

1.3 案例

在零售行业，分析师可以将客户购买模式可视化，以识别区域消费差异或季节性趋势，从而能够直接在 Spark 中更快地做出决策。

示例：可视化客户支出

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from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("CustomerAnalysis").getOrCreate()
data = [(1, 50, "North"), (2, 75, "South"), (3, 60, "East"), (4, 90, "West")]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "spend", "region"])
df.plot(kind="scatter", x="id", y="spend", color="region")

此代码生成按地区划分的客户支出散点图，并使用 Plotly 在 Spark 无缝呈现。

2.Python API

Python 数据源API使 Python 开发人员能够为批处理和流式工作负载创建自定义数据源，无需 Java 或 Scala 专业知识。此功能使数据集成更加民主化，允许团队将 Spark 连接到专有格式、API 或数据库。该 API 提供了一个灵活的框架来定义数据的读取方式，同时支持结构化数据和流式数据，从而增强了 Spark 对现代数据管道的可扩展性。它简化了与外部系统的集成，缩短了以 Python 为中心的团队的开发时间，并支持从自定义数据源实时提取数据，使其成为动态环境的理想选择。

2.1 技术优势

可扩展性：以最小的开销将 Spark 连接到自定义 API 或特定文件格式。
生产力：允许 Python 开发人员使用他们喜欢的语言工作，避免基于 JVM 的编码。
流支持：通过自定义源实现实时数据管道。

案例：自定义 CSV 数据源

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from pyspark.sql.datasource import DataSource, DataSourceReader
class CustomCSVSource(DataSource):
    def name(self):
        return "custom_csv"
    def reader(self, schema):
        return CustomCSVReader(self.options)
class CustomCSVReader(DataSourceReader):
    def __init__(self, options):
        self.path = options.get("path")
    def read(self, spark):
        return spark.read.csv(self.path, header=True)
spark._jvm.org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource.registerDataSource(
    "custom_csv", CustomCSVSource)
df = spark.read.format("custom_csv").option("path", "data.csv").load()

此代码定义了一个自定义 CSV 阅读器，演示了 Python 开发人员如何扩展 Spark 的数据连接。

3.多态 Python UDTF

PySpark 中的多态用户定义表函数 (UDTF) 允许基于输入数据动态输出模式，从而为复杂的转换提供灵活性。与具有固定模式的传统 UDF 不同，多态 UDTF 能够动态调整其输出结构，使其成为输出随输入条件变化的场景的理想选择，例如数据解析、条件处理或多输出转换。此功能使开发人员能够在 Spark 中处理各种数据处理需求，从而增强其在高级分析中的实用性。

3.1 案例

在欺诈检测中，UDTF 可以处理交易数据并根据动态标准输出不同的模式（例如，带有风险评分或元数据的标记交易），从而简化实时分析。

示例：动态数据转换

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from pyspark.sql.functions import udtf
@udtf(returnType="id: int, result: string")
class DynamicTransformUDTF:
    def eval(self, row):
        yield row.id, f"Transformed_{row.value.upper()}"
df = spark.createDataFrame([(1, "data"), (2, "test")], ["id", "value"])
result = df.select(DynamicTransformUDTF("id", "value")).collect()

此 UDTF 将输入字符串转换为带有前缀的大写，展示动态模式处理。

4.状态存储增强功能

Spark 4.0 通过更好地重用静态排序表 (SST) 文件、更智能的快照处理以及整体性能提升，增强了状态流处理能力。这些功能可降低实时应用程序的延迟，并通过增强的日志记录功能改进调试。状态存储可高效管理增量更新，使其适用于实时分析、物联网数据处理或事件驱动系统等应用程序。SST 文件重用可最大限度地减少磁盘 I/O，快照管理可确保容错能力，而详细的日志则可简化故障排除。

4.1 技术优势

效率：SST 文件重用减少了 I/O 开销，加快了状态更新速度。
可靠性：快照管理确保一致的状态恢复。
调试：增强的日志为流操作提供了可操作的见解。

示例：实时销售汇总

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from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("RealTimeSales").getOrCreate()
stream_df = spark.readStream.format("rate").option("rowsPerSecond", 5).load()
query = stream_df.groupBy("value").count().writeStream \
    .outputMode("complete").format("console").start()
query.awaitTermination()

这种流聚合利用优化的状态管理来实现低延迟更新。

5.SQL 语言增强功能

Spark 4.0 引入了符合 ANSI SQL/PSM 标准的 SQL 脚本，包括会话变量、控制流和 PIPE 语法。这些功能支持直接在 SQL 中执行复杂的工作流，例如迭代计算或条件逻辑，从而减少对外部脚本语言的依赖。会话变量允许动态状态跟踪，控制流支持循环和分支，PIPE 语法简化了多步骤查询，使 Spark SQL 更适合企业级应用。

5.1 案例

在财务报告中，SQL 脚本可以计算运行总计、应用业务规则或跨数据集聚合数据，而无需离开 Spark SQL 环境，从而提高效率。

示例：收入计算

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SET revenue = 0;
FOR row IN (SELECT amount FROM transactions)
DO
SET revenue = revenue + row.amount;
END FOR;
SELECT revenue AS total_revenue;

这使用控制流计算总收入，展示了 SQL 的高级功能。

6.Spark Connect 改进

Spark Connect 的客户端-服务器架构几乎与 Spark Classic 性能相当，支持远程连接和客户端调试。通过将应用程序与 Spark 集群解耦，它支持灵活的部署，例如从轻量级客户端或云环境运行作业。这对于分布式团队或需要低延迟访问 Spark 集群且不依赖大量资源的应用程序来说是理想的选择。

6.1 技术优势

灵活性：远程执行支持多种部署场景。
调试：客户端工具简化错误跟踪和优化。
可扩展性：最小设置可实现分布式环境。

示例：远程数据查询

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from pyspark.sql.connect import SparkSession
spark = SparkSession.builder.remote("sc://spark-cluster:15002").getOrCreate()
df = spark.sql("SELECT * FROM customer_data")
df.show()

这连接到远程 Spark 集群，展示了部署灵活性。

7.生产力增强

Spark 4.0 通过错误日志记录、内存分析和直观的 API 增强了开发人员体验。这些功能可减少调试时间、优化资源利用率并简化开发流程，尤其适用于涉及大型数据集或自定义逻辑的复杂管道。

示例：UDF 错误日志记录

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from pyspark.sql.functions import udf
@udf("string")
def process_text(text):
    return text.upper()
df = spark.createDataFrame([("example",)], ["text"]).select(process_text("text"))
spark.sparkContext._jvm.org.apache.spark.util.ErrorLogger.log(df)

这将记录 UDF 的错误，利用 Spark 4.0 的调试工具。

8.行业应用

Spark 4.0 的功能可实现变革性用例：

金融：通过流媒体增强功能进行实时欺诈检测，每秒处理数百万笔交易。
医疗保健：使用本机绘图可视化患者数据，以快速了解趋势或异常。
零售：定制数据源，提供个性化推荐，集成 API 或专有文件等多种数据格式。

未来趋势

Spark 4.0 是 AI 驱动分析、云原生部署以及更深入的 Python 集成的基础。其可扩展性和易用性使其成为大数据处理领域的领导者。开发者可以在 Databricks 社区版上探索 Spark 4.0，以构建下一代数据通道。