Spark

简述Spark 3.0特性？

参考答案：

Apache Spark 3.0 引入了许多新的特性和改进，这些特性和改进进一步增强了Spark的性能和功能。以下是一些关键的Spark 3.0特性：

性能提升：在TPC-DS基准测试中，通过启用自适应查询执行、动态分区裁剪等优化措施，Spark 3.0的性能相比Spark 2.4提升了2倍。
兼容ANSI SQL：Spark 3.0提供了对ANSI SQL的兼容性，使得使用Spark SQL进行数据处理时更加便捷和灵活。
对pandas API的改进：Spark 3.0对pandas API进行了重大改进，包括提供了python类型提示和其他pandas UDFs，这有助于在Spark中更方便地使用pandas的功能。
异常处理简化：Pyspark的异常处理得到了简化，使得在处理Python错误时更加高效。
Structured Streaming的新UI：Spark 3.0为Structured Streaming提供了新的用户界面，增强了用户体验和监控能力。
R语言UDF速度提升：在调用R语言的UDF方面，Spark 3.0的速度提升了40倍，这有助于在Spark中更高效地利用R语言进行数据处理和分析。
基于成本的优化（CBO）：Spark 3.0引入了基于成本的优化框架，该框架收集并利用各种数据统计信息来帮助Spark选择更好的执行计划。这种优化方式有助于选择正确的join类型、连接顺序等，从而提高查询效率。
自适应查询执行：Spark 3.0提出了自适应执行的概念，即在任务执行过程中根据更真实可靠的运行时数据统计信息来动态地调整和优化执行计划，以生成最优的执行计划，从而提高任务的执行效率。
动态分区裁剪：动态分区裁剪是Spark 3.0的另一个重要特性，它可以在join操作时根据关联键对另一张表进行分区剪裁，从而大大减少join的数据量，提高查询性能。

此外，Spark 3.0还解决了超过3400个Jira问题，这些问题分布在Spark的各个核心组件中。虽然采用Spark 3.0版本时主要代码并没有发生改变，但通过上述特性和改进，Spark 3.0在性能、功能和使用体验上都有了显著的提升。

请注意，随着技术的不断发展和更新，Spark的后续版本可能引入了更多的特性和改进。因此，建议查阅最新的官方文档或相关资源以获取最准确和全面的信息。