Apache Spark 4.0 : 빅 데이터 처리의 새로운 시대 - 분석 Vidhya

Apache Spark 4.0 : 빅 데이터 처리의 혁신적인 도약

Apache Spark는 대규모 데이터 세트를 처리하는 능력에 지속적으로 깊은 인상을 받았습니다. 다가오는 Apache Spark 4.0의 릴리스는 성능, 유용성 및 기능의 상당한 향상을 도입하여 더욱 변형적일 것을 약속합니다. 이 업데이트는 노련한 데이터 엔지니어와 빅 데이터의 세계에 새로 온 사람들에게 적합합니다. Spark 4.0을 게임 체인저로 만드는 주요 기능을 살펴 보겠습니다.

Spark 4.0의 주요 개선 사항 :

1. Spark 4.0 : 대규모 데이터 처리를위한 향상된 유용성, 성능 향상 및 획기적인 기능을 자랑하는 주요 릴리스.
2. Spark Connect : 클러스터 상호 작용을 단순화하는 혁신적인 얇은 클라이언트 아키텍처로, 교차 개발 및 간소화 된 배포를 가능하게합니다.
3. ANSI 모드 (기본값) : SQL 호환성 및 데이터 무결성을 향상시켜 오류보고가 향상되고 디버깅이 쉬워집니다.
4. 임의의 상태 가공 v2 : 스트리밍 애플리케이션 내에서 복잡한 이벤트 처리 및 상태 가득한 기계 학습에 대한 유연성이 향상됩니다.
5. Collation Support : 다국어 응용 프로그램의 텍스트 처리 및 정렬을 향상시켜 기존 데이터베이스와의 호환성이 높아집니다.
6. 변형 데이터 유형 : JSON과 같은 반 구조화 된 데이터를 처리하기위한 고성능, 적응 가능한 방법을 제공하며 IoT 및 웹 로그 분석에 이상적입니다.

목차 :

• Apache Spark : 간단한 개요
• Apache Spark 4.0의 새로운 기능은 무엇입니까?
  • 1. Spark Connect : 클러스터 상호 작용을 재정의합니다
  • 2. ANSI 모드 : 데이터 무결성 및 SQL 준수 강화
  • 3. 임의의 상태 가공 v2 : 고급 스트리밍 기능
  • 4. Collation Support : 다국어 데이터 처리
  • 5. 변형 데이터 유형 : 효율적인 반 구조화 된 데이터 처리
  • 6. 파이썬 향상
  • 7. SQL 및 스크립팅 개선
  • 8. 향상된 델타 레이크 4.0 통합
  • 9. 유용성 향상
  • 10. 성능 최적화
• 자주 묻는 질문

Apache Spark : 빠른 개요

Apache Spark는 대규모 데이터 처리 및 분석을 위해 설계된 널리 사용되는 오픈 소스 분산 컴퓨팅 시스템입니다. 사용자 친화적 인 인터페이스와 결합 된 메모리 내 처리 기능은 배치 처리, 실시간 스트리밍, 머신 러닝 및 대화식 쿼리를 포함한 다양한 작업을위한 다양한 도구로 만듭니다.

Apache Spark 4.0 다운로드 : [다운로드 링크] 추가 읽기 : Apache Spark, RDD 및 Dataframes (Pyspark 사용)에 대한 포괄적 인 안내서

Apache Spark 4.0의 새로운 기능은 무엇입니까?

이 섹션은 Spark 4.0의 주요 발전을 자세히 설명합니다.

1. Spark Connect : 클러스터 액세스에 대한 새로운 접근 방식

Spark Connect는 사용자가 스파크 클러스터와 상호 작용하는 방식을 크게 변경합니다.

주요 기능	기술적 인 세부 사항	사용 사례
씬 클라이언트 아키텍처	Pyspark Connect 패키지	대화식 데이터 응용 프로그램
언어 공유	API 일관성	교차 언어 개발 (예 : Go Client)
대화식 개발	성능 향상	단순화 된 컨테이너화 된 배포

2. ANSI 모드 : 개선 된 SQL 준수 및 데이터 무결성

이제 기본값 인 ANSI 모드는 Spark SQL을 표준 SQL 동작에 더 가깝게 제공합니다.

주요 개선	기술적 인 세부 사항	영향
조용한 오류 방지	오류 콜트 캡처	향상된 데이터 품질 및 파이프 라인 일관성
향상된 오류보고	구성 가능	디버깅 향상
SQL 표준 준수	-	기존 SQL 데이터베이스에서 더 쉽게 마이그레이션합니다

3. 임의의 상태 가공 처리 v2 : 더 강력한 스트리밍

업데이트 된 임의의 상태 가공 처리는 스트리밍 애플리케이션에 대한 유연성이 향상됩니다.

주요 개선 사항 :

• GroupState 의 복합 유형에 대한 지원
• 데이터 모델링 유연성 향상
• 향상된 상태 퇴거 지원
• 간소화 된 상태 스키마 진화

(원본 텍스트에 포함 된 기술 예 및 사용 사례)

4. Collation Support : 향상된 다국어 기능

Spark 4.0에는 이제보다 정확한 문자열 비교 및 ​​정렬에 대한 포괄적 인 콜레이션 지원이 포함되어 있습니다.

(원본 텍스트에 포함 된 주요 기능, 기술 세부 사항 및 예제)

5. 변형 데이터 유형 : 반 구조화 된 데이터를 쉽게 처리합니다

새로운 변형 데이터 유형은 반 구조화 된 데이터를 관리하는 성능 및 유연한 방법을 제공합니다.

(주요 장점, 기술 세부 사항, 예제 사용 및 원본 텍스트에 포함 된 사용 사례)

6. 파이썬 향상

(원본 텍스트에 포함 된 주요 향상, 기술 예 및 성능 향상)

7. SQL 및 스크립팅 개선

(원본 텍스트에 포함 된 주요 기능 및 기술 예)

8. 델타 레이크 4.0 통합

(원본 텍스트에 포함 된 주요 기능, 기술 세부 사항 및 성능 영향)

9. 유용성 개선

(원본 텍스트에 포함 된 주요 향상 및 기술 예제)

10. 성능 최적화

(원본 텍스트에 포함 된 개선, 기술 세부 사항 및 벤치 마크의 주요 영역)

결론

Apache Spark 4.0은 빅 데이터 처리의 상당한 발전을 기록합니다. 개선 된 연결, 데이터 무결성, 고급 스트리밍 및 향상된 반 구조화 된 데이터 처리에 중점을두면 현대적인 데이터 문제를위한 강력한 도구가됩니다. 파이썬 통합, SQL 기능 및 유용성의 개선은 접근성과 전력을 더욱 향상시킵니다. Spark 4.0은 성능 최적화 및 원활한 델타 레이크 통합으로 빅 데이터 처리 및 분석을위한 주요 플랫폼으로서의 위치를 ​​확고히합니다.

자주 묻는 질문

(원본 텍스트에 포함 된 Q & A 섹션)

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