Spark 2.0预览版已出，本文将带你浏览下这个2.0到底有啥流逼的地方。
在正式发布之前，你可以
1. github下载自己编译 https://github.com/apache/spark
2. 官网最下方有个很小的连接
3. https://databricks.com/try-databricks 可以创建预览版集群
本次大版本更新包含三个主题，Easier，Faster，Smarter。
Easier
首先我们看看Easier。Easier的方面主要集中在SQL和流处理方面。
犹如C++编译器会标榜自己对C++标准的支持程度，标准SQL是每个SQL On Hadoop系统都会拿来宣传的看点（如果的确做得不错）。在Spark 2.0中，SQL标准支持得到很大强化。
进一步解释这部分之前，需要先说一下Spark SQL的Parser。Spark SQL有一个原生的Parser通过SQLContext暴露。这个Parser在1.x时代是个很原始的作品，例如在Spark 1.6时，Spark SQL原生Parser可以通过55/99的TPC-DS测试（一个数据分析场景的SQL引擎Benchmark测试），将近一半的测试由于SQL标准兼容问题无法通过。
而Spark SQL内嵌了一个Hive Parser，基本重用了Hive相关的大量代码，这个接口使用HiveContext暴露。大多数用户由于种种兼容问题和功能原因会选择Hive Parser。这样的内嵌模式，对SparkSQL来说带来了不必要的Hive耦合，这部分代码很难维护也不容易增加新的特有功能。
在2.x时代，由于Parser的重写，标准兼容问题得到解决，Spark将逐渐切换到SQLContext。更具体的，在2.0里，99个TPCDS全都能跑通了。
主要增加的支持是：
1. rollup和cube
2. intersect和except
3. select/where/having中使用子查询，例如 select * from t where a = (select max(b) from t2)
4. 窗口函数支持
5. IN、EXIST谓词支持子查询 where col in (select …)这样
6. natural join (根据字段名自动匹配join)
这些对于习惯HiveContext的用户来说可能不是一个值得大书特书的东西，但是这个标志着Spark和Hive会逐渐解耦，甚至完全独立，而SparkSQL的功能演进将会更自由。
Easier主题的第二个更重要的部分是API大一统。Spark API演进文档
由于Spark的快速迭代和演进，Spark暴露的API体系越来越多，很多是实现类似功能的，有些是由于原有API不方便又要向下兼容而另开了新坑，这些都将在2.0进行整合。
这部分整合包含了：
1. HiveContext，SQLContext以及SparkContext将整合到SparkSession中。SparkSession将成为大入口，包含Dataset生成，Catalog支持（包含Spark本身的Catalog和Hive Catalog支持），配置相关接口和集群环境相关接口。
2. Dataset和Dataframe整合：Dataframe将被整合进Dataset API。
3. Streaming API和Batch整合：同一套API用于Streaming和Batch。在此之前只能用流API加原生的RDD API进行流计算。RDD API是Spark最早的原生API，抽象程度较低，也没有Schema。这部分也是Smarter的主要内容，之后会做更多论述。
4. Java API和Scala API整合：在此之前Java有自己的JavaRDD接口。现在都将使用Dataset API。
这里需要大概介绍一下RDD，Dataset和Dataframe。
RDD原生API是Spark最早的API体系，它类型安全，操作有序，但是是非常底层的API。它的代码类似如下：
Dataframe API是在Row集合上的操作，而Row可以理解成类似数据库的记录行，将数据切分成多个列，每个列有自己的名字。所以DataFrame的操作更类似数据库API，是将原生RDD API的抽象和打包。更主要的是，DataFrame由于接近SQL的API模型，将完全享受Catalyst优化器（Catalyst是SparkSQL的优化器，类似数据库引擎的执行计划优化模块），而原生的RDD由于过于自由的API，则无法享受这一优化。考虑C++和汇编，由于C++是高级语言，比汇编有更多限定，因此编译器可以更多进行优化，这里是类似的道理。
DataFrame的坏处是，动态类型。因为解析的时候Schema还没有注入，无法完整静态类型检查，因此无法做到类型安全。
DataFrame的代码是这样的：
而DataSet API则是类型安全的类数据库API。DataSet支持lambda API（比如x => x + 1这样），有类型支持并享受Catalyst优化。又由于它也有Schema支持，因此存储的时候能根据类型序列化到Native内存上（而非Java堆空间），无须使用Java Object，因此速度更快更省内存。
这里附一份官网的图
它的代码看起来这样：
对比RDD原生操作：
在2.0中，DataSet和DataFrame进行了整合，DataFrame将成为DataSet[Row]的同义词，底层使用同一套API。这套API将作为Structured Streaming统一API。
由于编译器类型检查在R和Python中无效，因此Dataset只用于Scala和Java。
API分为Typed和Untyped
Untyped
Faster
第二个大主题是Faster（更快）。其中最主要的一个变更是WholeStage CodeGen。
SparkSQL会将一个Plan拆分成不同Operator的组合。例如从官网上摘抄的例子：
也许你知道Spark 1.x时代，对于某些SQL Operator，Spark会进行独立的代码生成，每个Operator的代码段互相之间并不直接关联，这样做实现看起来比较优雅和简洁，生成的代码也有一定的封装性，看起来妥妥滴软件工程设计，但是，慢。
2.0新增的一个很重要优化是就是在这块做文章。新的代码生成器在可能的情况下将把不同的Operator放在一起生成一个大块的处理函数。这样的好处是，去掉了冗余的operator之间的数据传递（这个可能是性能开销的大头），并且一个大的代码段不跨越函数边界，将更优可能被JVM JIT优化。终极目标是，生成的代码和手写代码有近似的速度。
看一下下面这个例子：
select id + 1 from students where id <> 0;
上面的Plan的计算部分将会有两个Operator：id+1对应Projection Operator，id <> 0对应Filter Operator。新的Spark代码生成可以将这两个部分生成一个大的代码块进行计算。
这里一些看起来奇怪的标志位是用来做判断的。这点是CodeGen比较麻烦的地方，因为为了速度，CodeGen会将Row中的数据读取到Primitive的Java变量中，而Primitive类型是无法接受空值的。但是SQL语义中空值是可以参与计算的，要保持这一语义，必须做一些奇奇怪怪的标志位对空值做处理。另外由于代码是跟着AST进行生成的，因此id<>0将产生两步骤计算：先计算id=0然后取反。
再看聚合操作。新的聚合代码生成看起来更像一个手写聚合的代码框架，一个大循环迭代一大批数据。
select sum(id + 888) from students where id <> 999;
除了WholeStage CodeGen之外，向量化是另一个大的优化点。所谓向量化是说，一次返回一组列的值在一次函数调用中一起处理，这样能减小虚函数调用次数并可以做SIMD加速（一个指令多个数据同时处理，CPU级优化）。这个优化和Wholestage codegen并不共存。用在例如Parquet Reader的解码部分。
Smarter
最后是Smarter主题（更智能）。这里主要是说之前提到的Batch和Streaming API统一。
2.0新的Streaming API超越了之前独立Streaming框架的范畴，与Batch处理合二为一，让同一套API框架得以作用于流计算和批处理。其中的哲学是：简单的方式对流数据进行计算，而不用考虑这其实是一个流。
这包含了：
1. Dataset API能描述Streaming，而不再用Dstream
2. 直接对Streaming进行Ad-hoc SQL查询（SQL运行时可变）
3. 直接对Streaming进行机器学习（2.1）
4. 用Catalyst优化器对流计算进行优化
5. 统一的模型将统一享受未来的Tungsten优化（包括刚才提到的Codegen等）
Structured Streaming JIRA
https://issues.apache.org/jira/secure/attachment/12793410/StructuredStreamingProgrammingAbstractionSemanticsandAPIs-ApacheJIRA.pdf
设计文档
https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-8360
上面两个是JIRA和设计文档，到2016-5-27为止Ticket本身还没关闭。
这个文章提出了一个模型：Repeated Queries (RQ)
这个模型尝试让Streaming上的Query犹如在静态表上查询一样，并尝试将静态查询的概念一一映射到流查询上。
逻辑上来说，streaming是一个append-only表，数据根据系统处理时间到达（这个时间是表的一个字段）。而查询就是在这个表上进行的。
用户创建基于处理时间的触发条件（支持ASAP，到达就处理）
用户定义输出模式，可以是delta（只输出增删），append模式（只增不减），或者Update模式（在线修正，比如更新数据库），或者快照（每次全量）。
相对于很流行的Storm和老版本的DStream来说，RQ模式更灵活也更方便。
Storm API过于底层，难于开发。本身又难以支持基于事件本身时间（相对于事件到达时间）的处理模型。底层处理模型是来一条处理一条（除非外加Trident）。
Dstream也使用系统处理时间，也难于支持事件时间。而底层使用micro-batch模型。并且现有API相对DataSet API也偏底层，开发不灵活。
新的RQ模型支持处理时间和事件时间，并且和底层处理模型无关，还可以支持micro-batch之外的其他处理。另外比较重要的是RQ享受Catalyst查询优化（任何DataSet API入口的程序都可以享受Catalyst优化甚至其他大多数为SQL进行的优化）。
这里贴几个文档附带的范例：
1. ETL-输入小写规整
2. 数据库和流同步
好了，上面就是Spark 2.0的一些新东西，更多东西只能亲手尝试才能体会了。
数据管理公众号
长按二维码，关注数据管理
点击“阅读原文”，查看
