今天小編給大家分享一下Spark1.2有哪些功能的相關(guān)知識(shí)點(diǎn)，內(nèi)容詳細(xì)，邏輯清晰，相信大部分人都還太了解這方面的知識(shí)，所以分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后有所收獲，下面我們一起來了解一下吧。

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此版本包括

• Spark 核心操作和性能改進(jìn)；

• 添加新的網(wǎng)絡(luò)傳輸子系統(tǒng)，進(jìn)行了較大的改進(jìn)；

• Spark SQL 引入了一個(gè)外部數(shù)據(jù)源的支持，支持 Hive13；

• 動(dòng)態(tài)分區(qū)；

• fixed-precision decimal type；

• MLlib 添加了一個(gè)新的面向管道包 (spark.ml)，組合多個(gè)算法；

• Spark Streaming 添加了一個(gè) Python API，提前寫錯(cuò)誤容錯(cuò)日志；

• GraphX 正式脫離 Alpha 版本，引入了一個(gè)穩(wěn)定的 API。

Spark 是一種與 Hadoop 相似的開源集群計(jì)算環(huán)境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使 Spark 在某些工作負(fù)載方面表現(xiàn)得更加優(yōu)越，換句話說，Spark 啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優(yōu)化迭代工作負(fù)載。

Spark 是在 Scala 語言中實(shí)現(xiàn)的，它將 Scala 用作其應(yīng)用程序框架。與 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能夠緊密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合對(duì)象一樣輕松地操作分布式數(shù)據(jù)集。

盡 管創(chuàng)建 Spark 是為了支持分布式數(shù)據(jù)集上的迭代作業(yè)，但是實(shí)際上它是對(duì) Hadoop 的補(bǔ)充，可以在 Hadoo 文件系統(tǒng)中并行運(yùn)行。通過名為 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行為。Spark 由加州大學(xué)伯克利分校 AMP 實(shí)驗(yàn)室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 開發(fā)，可用來構(gòu)建大型的、低延遲的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序。

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