Spark1.0.0新特性

A：新增的组件Spark SQL

• Spark1.0.0引入了Spark SQL作为一个新的alpha项目。Spark SQL提供了装载和操作结构化数据，这些结构化数据能够来自外部结构化数据源，如hive、Parquet File，也能够来自通过架构化的RDD。
• Spark SQL的API能够和RDD数据模型进行互操作，使用户能够交错使用Spark代码与SQL语句。
• Spark SQL使用Catalyst优化器来选择一个高效的运行计划，并能自己主动将断言保存到类似Parquet之类的存储格式中。在未来的版本号中，Spark SQL也将提供一个通用的API，以支持其它存储系统。

B：Spark Steaming

• Spark1.0.0 Streaming针对状态流转换方面进行了性能优化，改进了对Flume支持，以及添加了长时间执行任务的状态进行自己主动清理。

C：MLlib

• Spark1.0.0 MLlib添加了Scala，Java和Python的稀疏特征向量支持，其利用了线性方法，K-means和朴素贝叶斯在存储和计算上稀疏性优势。
• 此外，添加了一些新的算法，如可扩展的决策树进行分类和回归，矩阵算法的分布式实现（包含SVD和PCA），模型评估函数以及和L-BFGS算法。

D：GraphX

• Spark1.0.0 GraphX??带来了图形负载，边缘逆转，和邻里计算方面性能的显著提升，由于这些操作如今须要更少的通信要求，产生RDD图更简单。

A：更加稳定的API

• 对于非alpha版本号的项目API会更稳定，并且会在1.X产品线上兼容下去。
• 在源码上加以@DeveloperApi标注的API是指不稳定的内部API；以@Experimental标注的API是指面向用户的API，它以后可能稳定。

B：JAVA8的支持

• Spark1.0.0添加了对Java8 lambda语法的支持， Java 8支持使用简洁的语法编写匿名函数，类似于在Scala和Python的闭包语法。这些变化在使用现有Java API时作一些微小的改变，详细能够參考文档。如：

class Split extends FlatMapFunction<String, String> {
  public Iterable<String> call(String s) {
    return Arrays.asList(s.split(" "));
  }
);
JavaRDD<String> words = lines.flatMap(new Split());

使用Java 8的话：

JavaRDD<String> words = lines.flatMap(s -> Arrays.asList(s.split(" ")));

C：增强的Python

• Spark1.0.0对Python API进行了扩展，以支持一些新的功能，也对Python API稳定性方面作了一些改进，特别是对于大型数据集。 

D：使用spark-submit之后不再须要在代码中指定master

conf = new SparkConf().setAppName(“My App”)
sc = new SparkContext(conf)

A：应用提交工具spark-submit

• Spark1.0.0简化了应用程序的提交方式，通过一个统一的提交工具spark-submit，用户能够将应用程序提交给Spark集群，如Standalone、YARN、Mesos，也能够指定是以client方式执行还是cluster方式执行。详细使用參见Spark1.0.0 应用程序部署工具spark-submit

/bin/spark-submit \
  --class <main-class>
  --master <master-url> \
  --deploy-mode <deploy-mode> \
  ... # other options
  <application-jar> \
  [application-arguments]

B：JobServer

Spark1.0.0提供了JobServer对任务进行调度。以后写专题博客进行讨论。

C：支持YARN安全机制

• 现有的Hadoop版本号已经有了自己的安全机制，在YARN中执行应用的时候，Spark1.0.0支持YARN的安全机制。
• 在YARN环境中支持Kerberos authentication：

spark.authenticate = true

• 在UI上支持ACL：

spark.ui.acls.enable = true
spark.ui.view.acls = user1, user2

D：UI监控的增强

• 能够在UI监控中取消job
• 显示shuffle时的GC信息

E：History Server

• 通过配置能够查看已完毕job的历史记录

spark.eventLog.enabled=true
spark.eventLog.dir=hdfs://XX

• 在Standalone模式下，History Server内嵌在master上；在YARN/Mesos模式下，能够守护模式执行History Server。

F：PySpark如今支持在YARN上执行。

A：编程指南描叙的更具体，涵盖全部支持的语言，很多其它地讨论开发生命周期的各种操作。

B：MLlib指南中每种算法添加了很多其它细节和样例。

C：配置指南中对YARN和Mesos的配置说明进行了改进。

A：使用DISK_ONLY进行数据集持久化时直接写入磁盘, 对于大数据集会显著提高内存的利用率。

B：新SparkContext.wholeTextFiles方法能够让小文本文件作为单个记录进行操作。

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