Apache Spark 4.0 带来了 PySpark 画图、多态 UDTF、改进的 SQL 脚本和 Python API 更新，以增强实时分析和可用性。 Apache Spark 4.0 于 2025 年发布，它通过增强性能、可访问性和开发者生产力的创新，重新定义了大数据处理。在 Databricks、Apple 和 NVIDIA 等机构的 400 多位开发者的贡献下，Spark 4.0 解决了数千个 JIRA 问题，并引入了诸多变革性功能：PySpark 原生画图、Python 数据源 API、多态用户定义表函数 (UDTF)、状态存储增强、SQL 脚本以及 Spark Connect 改进。本文通过原始示例和图表深入探讨了这些功能、它们的技术基础和实际应用。

1.Apache Spark 的演变

Apache Spark的内存处理性能比 Hadoop MapReduce 快 100 倍，使其成为大数据分析的基石。Spark 4.0 在此基础上引入了优化，增强了查询执行能力，扩展了 Python 的可访问性，并提升了流式传输功能。这些改进使其成为金融、医疗保健和零售等注重可扩展性和实时分析的行业的多功能工具。社区驱动的开发确保 Spark 4.0 能够满足企业需求，同时确保从数据科学家到工程师等各种用户都能轻松使用。

1.1 Spark 4.0 为何如此出色

性能：查询执行和状态管理的优化减少了大规模工作负载的延迟。可访问性：以 Python 为中心的功能降低了数据工程师和开发人员的门槛。可扩展性：增强型流媒体支持高吞吐量、实时应用程序。

1.2 PySpark 中的原生画图

Spark 4.0 引入了PySpark DataFrames 的原生画图功能，使用户能够直接在 Spark 中创建直方图、散点图和折线图等可视化效果，而无需使用 matplotlib 等外部库。该功能由 Plotly 作为默认后端提供支持，通过将可视化集成到 Spark 生态系统中，简化了探索性数据分析 (EDA) 流程。它自动处理大型数据集的数据采样或聚合，确保性能和可用性。这对于需要在数据探索过程中快速获取洞察的数据科学家尤为重要，因为它可以减少上下文切换并提高工作流程效率。例如，分析师无需将数据导出到外部工具，即可快速可视化大型数据集中的趋势或异常情况。

1.3 案例

在零售行业，分析师可以将客户购买模式可视化，以识别区域消费差异或季节性趋势，从而能够直接在 Spark 中更快地做出决策。

示例：可视化客户支出

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("CustomerAnalysis").getOrCreate()
data = [(1, 50, "North"), (2, 75, "South"), (3, 60, "East"), (4, 90, "West")]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "spend", "region"])
df.plot(kind="scatter", x="id", y="spend", color="region")

此代码生成按地区划分的客户支出散点图，并使用 Plotly 在 Spark 无缝呈现。

2.Python API

Python 数据源API使 Python 开发人员能够为批处理和流式工作负载创建自定义数据源，无需 Java 或 Scala 专业知识。此功能使数据集成更加民主化，允许团队将 Spark 连接到专有格式、API 或数据库。该 API 提供了一个灵活的框架来定义数据的读取方式，同时支持结构化数据和流式数据，从而增强了 Spark 对现代数据管道的可扩展性。它简化了与外部系统的集成，缩短了以 Python 为中心的团队的开发时间，并支持从自定义数据源实时提取数据，使其成为动态环境的理想选择。

2.1 技术优势

可扩展性：以最小的开销将 Spark 连接到自定义 API 或特定文件格式。
生产力：允许 Python 开发人员使用他们喜欢的语言工作，避免基于 JVM 的编码。
流支持：通过自定义源实现实时数据管道。

案例：自定义 CSV 数据源

from pyspark.sql.datasource import DataSource, DataSourceReader
class CustomCSVSource(DataSource):def name(self):return "custom_csv"def reader(self, schema):return CustomCSVReader(self.options)
class CustomCSVReader(DataSourceReader):def __init__(self, options):self.path = options.get("path")def read(self, spark):return spark.read.csv(self.path, header=True)
spark._jvm.org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource.registerDataSource("custom_csv", CustomCSVSource)
df = spark.read.format("custom_csv").option("path", "data.csv").load()

此代码定义了一个自定义 CSV 阅读器，演示了 Python 开发人员如何扩展 Spark 的数据连接。

3.多态 Python UDTF

PySpark 中的多态用户定义表函数 (UDTF) 允许基于输入数据动态输出模式，从而为复杂的转换提供灵活性。与具有固定模式的传统 UDF 不同，多态 UDTF 能够动态调整其输出结构，使其成为输出随输入条件变化的场景的理想选择，例如数据解析、条件处理或多输出转换。此功能使开发人员能够在 Spark 中处理各种数据处理需求，从而增强其在高级分析中的实用性。

3.1 案例

在欺诈检测中，UDTF 可以处理交易数据并根据动态标准输出不同的模式（例如，带有风险评分或元数据的标记交易），从而简化实时分析。

示例：动态数据转换

from pyspark.sql.functions import udtf
@udtf(returnType="id: int, result: string")
class DynamicTransformUDTF:def eval(self, row):yield row.id, f"Transformed_{row.value.upper()}"
df = spark.createDataFrame([(1, "data"), (2, "test")], ["id", "value"])
result = df.select(DynamicTransformUDTF("id", "value")).collect()

此 UDTF 将输入字符串转换为带有前缀的大写，展示动态模式处理。

4.状态存储增强功能

Spark 4.0 通过更好地重用静态排序表 (SST) 文件、更智能的快照处理以及整体性能提升，增强了状态流处理能力。这些功能可降低实时应用程序的延迟，并通过增强的日志记录功能改进调试。状态存储可高效管理增量更新，使其适用于实时分析、物联网数据处理或事件驱动系统等应用程序。SST 文件重用可最大限度地减少磁盘 I/O，快照管理可确保容错能力，而详细的日志则可简化故障排除。

4.1 技术优势

效率：SST 文件重用减少了 I/O 开销，加快了状态更新速度。
可靠性：快照管理确保一致的状态恢复。
调试：增强的日志为流操作提供了可操作的见解。

示例：实时销售汇总

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("RealTimeSales").getOrCreate()
stream_df = spark.readStream.format("rate").option("rowsPerSecond", 5).load()
query = stream_df.groupBy("value").count().writeStream \.outputMode("complete").format("console").start()
query.awaitTermination()

这种流聚合利用优化的状态管理来实现低延迟更新。

5.SQL 语言增强功能

Spark 4.0 引入了符合 ANSI SQL/PSM 标准的 SQL 脚本，包括会话变量、控制流和 PIPE 语法。这些功能支持直接在 SQL 中执行复杂的工作流，例如迭代计算或条件逻辑，从而减少对外部脚本语言的依赖。会话变量允许动态状态跟踪，控制流支持循环和分支，PIPE 语法简化了多步骤查询，使 Spark SQL 更适合企业级应用。

5.1 案例

在财务报告中，SQL 脚本可以计算运行总计、应用业务规则或跨数据集聚合数据，而无需离开 Spark SQL 环境，从而提高效率。

示例：收入计算

SET revenue = 0;
FOR row IN (SELECT amount FROM transactions)
DO
SET revenue = revenue + row.amount;
END FOR;
SELECT revenue AS total_revenue;

这使用控制流计算总收入，展示了 SQL 的高级功能。

6.Spark Connect 改进

Spark Connect 的客户端-服务器架构几乎与 Spark Classic 性能相当，支持远程连接和客户端调试。通过将应用程序与 Spark 集群解耦，它支持灵活的部署，例如从轻量级客户端或云环境运行作业。这对于分布式团队或需要低延迟访问 Spark 集群且不依赖大量资源的应用程序来说是理想的选择。

6.1 技术优势

灵活性：远程执行支持多种部署场景。
调试：客户端工具简化错误跟踪和优化。
可扩展性：最小设置可实现分布式环境。

示例：远程数据查询

from pyspark.sql.connect import SparkSession
spark = SparkSession.builder.remote("sc://spark-cluster:15002").getOrCreate()
df = spark.sql("SELECT * FROM customer_data")
df.show()

这连接到远程 Spark 集群，展示了部署灵活性。

7.生产力增强

Spark 4.0 通过错误日志记录、内存分析和直观的 API 增强了开发人员体验。这些功能可减少调试时间、优化资源利用率并简化开发流程，尤其适用于涉及大型数据集或自定义逻辑的复杂管道。

示例：UDF 错误日志记录

from pyspark.sql.functions import udf
@udf("string")
def process_text(text):return text.upper()
df = spark.createDataFrame([("example",)], ["text"]).select(process_text("text"))
spark.sparkContext._jvm.org.apache.spark.util.ErrorLogger.log(df)

这将记录 UDF 的错误，利用 Spark 4.0 的调试工具。