近日，Spark开发团队宣布开源集群计算环境Spark 1.1.0发布，该版本是Spark 1.X系列版本的第二个API兼容版本，它是目前改变最大的一个版本,具有171个开发者。该版本带来了一些操作性和性能的提升，主要体现在核心模块上，扩展了Spark的一些最新模块（MLlib 和Spark SQL）的功能；该版本开始支持 Python，并为Spark streaming模块增加了新的组件，该版本主要的改进如下：

1、性能和可用性方面的改进

Spark 1.1.0在稳定性和性能方面做了大量改进，并为大规模的负载任务提供了新功能。当内存不足时，Spark可以做到将整个缓存块刷新到磁盘中，以防止内存溢出；Spark引入了新的算法的实现，优化了大规模计算，还改进了复杂的、耗时的任务的监控可用性，做到了Accumulator内容可以在Spark的Web页面中显示、任务处理进度的动态更新、读取输入数据的任务进度报告。

2、Spark SQL

Spark SQL新增了许多新功能，还进行了许多优化，从而性能也得到了大大的提高。新增的JDBC/ODBC server使得用户能够从很多不同的应用连接到SparkSQL，并且还提供了共享访问缓存的功能；新增了将JSON数据直接加载成Spark的SchemaRDD格式的功能模块；新增动态字节码生成的功能，能够显著的加快复杂表达式求值的查询；新增了将Python、Java、Scala和Java lambda函数注册为UDF的功能，从而做到在SQL中直接调用；新增了一个公共API使得用户能够使用自定义的数据源创建SchemaRDD。

3、MLlib

MLlib 新增了很多算法，并对一些旧算法进行了优化，使得它们的性能得到了大大提高。新增一个用作统计功能的功能包，提供了试探性统计功能；新增了特征抽取工具(Word2Vec和TF-IDF)和特征转换工具（标准化和标准度量）；使用Lanczos算法做到了对非负矩阵分解（Non-negative matrix factorization）和可缩放矢量图形（SVG）的支持；添加Python和Java的决策树算法API。

4、GraphX和Spark Streaming

Spark Streaming新增了Amazon Kinesis数据源；新增了一个可以从Apache Flume拉取数据的模式，简化了部署和提高了高可用性；一组基于流的机器学习算法首先引入基于流的线性回归；Spark Streaming做到了接收数据速率的控制；GraphX为图的顶点和边添加了自定义存储级别，并提高了数值计算的精度；GraphX还新增了一个标签传播算法。

5、其他值得关注的改进

PySpark 能够读取和写入任意的Hadoop InputFormats，包括SequenceFiles、 HBase、 Cassandra、Avro以及其他数据源；在Spark的UI界面上能够进行阶段性的提交；Spark为所有的网络端口实行严格的防火墙规则 ；GraphX中的一个溢出Bug得以修复，该Bug影响了超过4亿个顶点的图。

另外，Spark 1.1.0现已提供下载，更多相关信息请查看Release Notes。Spark由加州大学伯克利分校 AMP实验室基于Scala开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，主要体现在Spark启用了内存分布数据集，使Spark 在某些工作负载方面表现得非常优越。尽管创建 Spark是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop文件系统中并行运行。

感谢郭蕾对本文的审校。

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