EMR Serverless Spark 推出 Spark 4.0，加速湖仓架构下的数据处理升级

Spark 4.0 在 EMR Serverless 中的新特性：加速湖仓架构下的数据处理

Apache Spark 最新版——Spark 4.0，带来了众多革新性功能，特别是对半结构化数据和 SQL UDF 的优化。本文将详细介绍这些新特性的内容，并探讨它们如何在阿里云 EMR Serverless Spark 环境中提升企业级数据处理的效率。

引言

Apache Spark 自诞生以来，一直致力于为大数据处理提供高性能、高灵活性的工具。Spark 4.0 版本是其自成立以来最大的一次更新之一，带来了包括新数据类型（如 VARIANT）、原生 SQL 用户定义函数（UDF）等在内的多项核心功能改进。

阿里云 EMR Serverless Spark 已经支持 Spark 4.0 的这些新特性和优化点。企业用户可以利用这些增强功能来升级现有的湖仓架构和数据分析流程，而无需担心复杂的集群管理问题或兼容性挑战。

Spark 4.0 带来的核心能力变革

Spark 4.0 推出了多项关键改进，旨在解决企业在半结构化数据处理中的痛点，并通过优化 SQL UDF 提升查询性能。下面我们详细介绍这些新特性的具体细节及其应用场景。

1. VARIANT 类型：提升 JSON 半结构化数据处理的效率

传统方案局限性

在 Spark 中处理 JSON 等半结构化数据时，通常是将其存储为字符串（String）类型，并通过解析函数 (如 get_json_object) 进行查询。这种做法虽然灵活但存在性能瓶颈和优化限制。

具体问题：

• 性能损耗: 每次调用 get_json_object 都需要完整解析 JSON，且每次只能读取一个字段。
• 优化器介入受限: 查询条件中的 JSON 路径无法下推处理，导致全表扫描。
• Schema 僵化: 使用预定义结构体（如 from_json) 时，上游字段的变更会导致任务失败。

Spark 4.0 解决方案

Spark 4.0 引入了 VARIANT 数据类型，这是一种能够高效存储和查询半结构化数据的新方式。VARIANT 类型不仅解决了性能问题，还增强了灵活性和优化能力。

具体实现：

• 存储格式: 使用二进制编码，并自动建立索引。
• 查询效率: 通过路径表达式直接访问字段值。
• 谓词下推支持: 支持优化器进行路径表达式的谓词下推，显著提升性能。
• Schema 动态适应: 可以动态调整结构变化而无需重新定义。

企业级应用场景：

1. 用户行为埋点分析：用户的行为数据经常发生变化，VARIANT 无须预定义 Schema 即可支持敏捷迭代。
2. 多源异构数据入湖：不同业务系统间的 JSON 格式差异大，使用 VARIANT 可以避免强行统一 Schema。
3. API 日志存储与分析：RESTful API 的请求/响应体直接存储并按需提取字段值。

技术对比

2. SQL UDF：提升查询性能

传统方案局限性

在 Spark 3.x 版本中，用户定义函数（UDF）通常通过 Python 或 Java 定义。虽然这种方式可以复用逻辑代码，但存在明显的瓶颈问题。

具体问题：

• 优化器无法分析: UDF 内部的执行逻辑和常量折叠等操作不可见。
• 性能开销: 存在 JVM ↔ Python 过程间的通信延迟和数据传递成本。

Spark 4.0 解决方案

Spark 4.0 推出了原生 SQL 用户定义函数（UDF），允许通过纯 SQL 定义函数体，优化器可以直接内联展开并参与全局优化。这样可以显著提升查询性能，并减少 JVM ↔ Python 过程间的通信开销。

具体实现：

-- 定义 SQL UDF
CREATE FUNCTION calculate_discount(price DECIMAL(10,2), level INT)
RETURNS DECIMAL(10,2) 
RETURN CASE level
    WHEN 1 THEN price * 0.95
    WHEN 2 THEN price * 0.90
    WHEN 3 THEN price * 0.85
    ELSE price
END;

-- 支持函数组合
CREATE FUNCTION final_price(price DECIMAL(10,2), level INT, tax_rate DECIMAL(4,2))
RETURNS DECIMAL(10,2)
RETURN calculate_discount(price, level) * (1 + tax_rate / 100);

技术对比

通过这些改进，企业可以更好地利用 Spark 4.0 的新特性来提升数据处理效率，并简化复杂的业务逻辑实现。阿里云 EMR Serverless 提供了一个无缝的环境来部署和管理这些功能，使得用户能够更加专注于数据分析本身。

结论

Spark 4.0 引入的新特性极大地提升了半结构化数据处理及 SQL 查询性能的能力。通过在 EMR Serverless 中支持这些新特性和优化措施，阿里云帮助企业简化了复杂的数据处理流程，并显著提高了整体的计算效率和灵活性。未来的工作将聚焦于如何进一步完善并推广这些功能，帮助更多企业实现高效、智能的大数据分析。

本文详细介绍了 Spark 4.0 的两项主要改进：VARIANT 数据类型及 SQL UDF 改进，并展示了它们在 EMR Serverless 环境中的应用前景。企业可以通过利用这些新特性，在大数据处理和分析领域取得显著优势。

3. PySpark 增强：原生可视化、自定义数据源，Python 数据工程全面升级

原生可视化 API

在 Spark 4.0 中，PySpark DataFrame 直接支持 .plot() 方法。这种改进减少了数据传输量和内存消耗，在大数据处理中显著提升了性能。

# 在 Spark 3.x 版本中需先将 DataFrame 转换为 Pandas DataFrame 才能绘图，这可能导致 OOM
df_summary = df.groupBy("region").agg(sum("revenue").alias("total")).toPandas()
df_summary.plot.bar(x="region", y="total")

# Spark 4.0 中直接使用服务端聚合后的数据进行可视化操作，减少内存消耗和传输延迟
df.groupBy("region").agg(sum("revenue").alias("total")) \
  .plot.bar(x="region", y="total")

Python 数据源 API

新版本中增加的 Python Data Source API 允许用户利用纯 Python 实现数据连接器，支持批量读写操作。以对接 OSS 上的 JSON 文件为例：

spark.read.format("oss_json").option("path", "data/events").load().show()

通过实现三个核心类 OSSDataFormat, PartitionSpec, 和 RecordReader，用户可以无缝集成自定义数据源。

4. 性能提升 30%、管道语法与基础设施全面升级

整体性能改进

Spark 4.0 在查询优化器、执行引擎和内存管理方面进行了重大更新，在 TPC-DS 等基准测试中，相比 Spark 3.x，整体性能提升了约 30%。

SQL 管道语法 |>

管道语法使复杂查询的书写顺序与数据处理逻辑一致，增强了代码可读性和维护性：

-- 传统写法：从内到外阅读
SELECT region, total FROM (
    SELECT region, SUM(amount) AS total 
    FROM orders 
    GROUP BY region
) WHERE total > 100000
ORDER BY total DESC;

-- 管道语法：从上到下阅读，更符合人类思维习惯
FROM orders
|> AGGREGATE SUM(amount) AS total GROUP BY region
|> WHERE total > 100000
|> ORDER BY total DESC;

Structured Streaming 状态管理 v2

Spark 4.0 引入了 Arbitrary State API v2，支持在单个算子内管理多个状态变量，并提供了直接读取和调试流状态数据的 State DataSource 功能。

基础设施升级

随着技术的发展，Spark 的基础设施也进行了更新：

Paimon Variant 深度适配

阿里云 EMR Serverless Spark 在 Spark 4.0 中完成了与 Apache Paimon 的深度集成，提供更优的存储和计算方案。Paimon Variant 使用了 Shredding 技术进行列式存储优化，并支持谓词下推等功能。

Fusion 向量化引擎：性能较开源 Spark 提升3倍

Fusion 引擎是 EMR Serverless Spark 内置的一个高性能向量化 SQL 执行引擎，能在 TPC-DS 基准测试中实现高达 3 倍的性能提升。在 Spark 4.0 中，该引擎已经得到了全面适配。

Python UDF 支持

Spark 4.0 引入了对 Python 用户定义函数 (UDF) 的支持，允许用户通过 Python 生态系统灵活地扩展 SQL 功能并实现自定义业务逻辑。这为企业提供了更多灵活性和处理能力。

从 Spark 3 升级到 Spark 4：零改动平滑迁移方案

为帮助企业平稳过渡，阿里云 Serverless Spark 提供了如下解决方案：

• JDK 兼容性适配
• 核心参数对齐

这些改进确保企业现有的作业可以无缝迁移到新的版本中。