近日，在Spark开源十周年之际，Spark3.0发布了，这个版本大家也是期盼已久。登录Spark官网，最新的版本已经是3.0。而且不出意外，对于Structured Streaming进行了再一次的加强，这样Spark和Flink在实时计算领域的竞争，恐怕会愈演愈烈。
Spark 3.0 主要的新特性如下：
- 相比于Spark2.4，性能提升了2倍，主要体现在自适应查询执行，动态分区修剪等方面。
- Pandas API改动，包括Python类型的提示和UDF函数。
- 对于PySpark的异常处理进行了增强。
- 新的Structured Streaming UI页面。
- 而且解决了大量Jira问题。
Structured Streaming最初于Spark 2.0引入，并且停止了SparkStreaming的更新，很明显Structured Streaming的出现是为了在实时计算领域可以与对水印，窗口等支持更好的Flink一战。
3.0版本添加Structured Streaming的专用UI，可以方便的查看流作业的执行信息。
虽然与Flink比起来，Structured Streaming还有很长的路要走，但是可以期待Spark 3.0版本对于Structured Streaming的持续加强。
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