Spark1.2新特性概述
Spark 1.2.0于美國時間2014年12月18日發布，Spark 1.2.0兼容Spark 1.0.0和1.1.0。下面是Spark1.2 新特性概述:
1.2 居然真的在12月份發布了，我表示略感意外，我一直以為稍微跳個票要到明年一月初才能發的。這次更新有172個開發者參與，并且有1000多個 commits。這真是一個了不起的數字。本次版本給我們帶來了很多新特性，并且也有不少的性能優化點。我說幾個比較重要的吧。
Spark Core：
1、在傳大量數據的情況下，communication manager終于換成netty-based的實現了。之前的實現慢的要死是因為每次都要從磁盤讀到內核，再到用戶態，再回到內核態進入網卡，現在用 zerocopy來實現了。(想起來沒,Kafka也是用的這個)。
2、 shuffle manager換成sort based了，在shuffle數據比較大的時候，性能會有提升。不過也有不少人認為這個Hadoop的sort是一樣的，微博上也有人提出了這一點，本想回復解釋時，發現連城已經回復了。其實目前Spark的sort只是按照Partition key排序，Partition內部目前是不排序的，不過就算內部要排序，也是比較容易實現的。而Hadoop是按照每個Partition內的每個KV 排序的。
Spark Streaming :
終于“號稱”支持fully H/A模式了。以前當driver掛掉的時候，可能會丟失掉一小部分數據。現在加上一層WAL(write ahead log),好多地方都在用這玩意兒，還記得HBase的write path嗎？每次寫到memstore之前都會寫到一個叫HLog的地方，以防止數據丟失。回到這個問題，每次receiver收到數據后都會存在 hdfs上，這樣即使driver掛掉，當它重啟起來后，還是可以接著處理。當然WAL的實現也還是那樣子，到driver重啟后，要recover data，并且也要clean掉那些過時的數據。
當然，我還要特別提醒下 unreliable receivers和reliable receivers這兩個事情，有興趣的自己去看下什么個情況吧。
MLlib:
這里最重大的改變應該是Pipeline了，很多從事機器學習的朋友肯定會有興趣的。MLlib的老大祥瑞在北京已經談過這個了，這里不展開，需要指出的是，目前MLlib是用SchemaRDD來代表數據集的。也就是說，打通了Spark SQL與MLlib間的通道。話說在一起吃飯時我揪著祥瑞談了一些DataBricks Cloud的事情，沒問MLlib的事情，就知道他回來度個假，PR已經急劇增加了。
GraphX：
國內這塊用的比較多的要數淘寶明風他們團隊了。更多詳情，請咨詢淘寶技術部，哈哈，開玩笑的。這一版本最引人注意的應該是給出了stable api，這意味著你們不用擔心現在寫的代碼以后還要由于API的變化而改動了。插播廣告，下周杭州Spark Meetup，會有GraphX的一個精彩主題。
Spark SQL：
把這塊放最后的原因是，Spark SQL真是太火了，所以你們要提PR就趕快提，趕快響應，趕快merge，不然保不準在短時間內就給你來個conflict。這版本最重要的特性毫無疑問應該屬于external data source吧，套用連城PPT上的一句話，push predicates to datasource, 什么意思呢，譬如你要從HBase取數據后做一些篩選，一般我們需要把數據從HBase全取出來后在Spark引擎中篩選，現在呢，你可以把這個步驟推到 Data Source端，讓你在取數據的時候就可以篩選。當然，這塊肯定還會有很大的改動。
另一點必須要指出，我以前在很多場合都提醒大家，Spark SQL中緩存表一定要用cacheTable(“tableName”)這種形式，否則無法享受到列式存儲帶來的一系列好處，但是很多朋友仍然采用 rdd.cache這種原生的方式來緩存，社區也意識到這樣不行，所以現在無論是cacheTable還是直接cache，都是表達相同的語義，都能享受到列式存儲帶來的好處。
就寫到這里，本版本改動較大，希望大家盡早升級。
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