本篇文章给大家分享的是有关基于CDP7.1.1的Spark3.0技术预览版本分析是怎样的，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
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以下是Spark3的关键新特性：
1.Spark3的TPC-DS性能进一步提升；
2.语言支持
a)Scala version is upgraded to 2.12
b)JDK11 is fully supported.
c)Python3.6+ is supported. Python 2 and Python 3 prior to version 3.6 are deprecated
3.Adaptive execution of Spark SQL
a)对于AQE而言，最重要的问题就是什么时候去重新计算优化执行计划。Spark任务的算子如果管道排列，依次并行执行。然而，shuffle或者broadcast exchange会打断算子的排列执行，我们称其为物化点（Materialization Points），并且用"Query Stages"来代表那些被物化点所分割的小片段。每个Query Stage会产出中间结果，当且仅当该stage及其并行的所有stage都执行完成后，下游的Query Stage才能被执行。所以当上游部分stage执行完成，partitions的统计数据也获取到了，并且下游还未开始执行，这就给AQE提供了reoptimization的机会。在查询开始时，生成完了执行计划，AQE框架首先会找到并执行那些不存在上游的stages。一旦这些stage有一个或多个完成，AQE框架就会将其在physical plan中标记为完成，并根据已完成的stages提供的执行数据来更新整个logical plan。基于这些新产出的统计数据，AQE框架会执行optimizer，根据一系列的优化规则来进行优化；AQE框架还会执行生成普通physical plan的optimizer以及自适应执行专属的优化规则，例如分区合并、数据倾斜处理等。于是，我们就获得了最新优化过的执行计划和一些已经执行完成的stages，至此为一次循环。接着我们只需要继续重复上面的步骤，直到整个query都跑完。
4.Dynamic Partition Pruning (DPP)
a)Spark 3.0引入了动态分区裁剪功能，这是SQL分析工作负载的一项重大性能改进。DPP背后的想法是将维度表上的筛选器集直接应用到事实表上，以便跳过扫描不需要的分区。DPP的优化是在逻辑计划优化和物理计划上实现的。它大大增强了许多TPC-DS查询的速度，并且可以很好的适应星型模型，而无需对表进行反范式化(Denormalization)。
5.Binary files data source
a)Spark 3.0支持二进制文件数据源。它可以读取二进制文件，并将每个文件转换为包含文件原始内容和元数据的一行。
6.DataSource V2 Improvements
a)Pluggable catalog integration
b)改进谓词下推功能，可通过减少数据加载来加快查询速度
7.YARN Features
a)Spark 3.0可以自动在YARN集群上发现GPU，并将任务调度到指定的GPU节点。
8.Kafka connector delegation token (0.10+)
a)对应用只需要配置Spark的参数就可以完成认证登录，而不是非需要使用JAAS配置登录。
该试验版本不支持以下组件：
Hive Warehouse Connector
Kudu
HBase Connector
Oozie
Livy
Zeppelin
以上就是基于CDP7.1.1的Spark3.0技术预览版本分析是怎样的，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。
