这篇文章给大家分享的是有关Spark2.4.0有什么功能的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
SparkCore 和 SQL
增加了Barrier ExecutionMode，可以更好的和深度学习的框架整合
同时引入了 30+ 内置函数和 higher-order函数可以处理更复杂的数据类型
改善了与k8s的整合
支持scala 2.12
内置支持了Avro格式数据源，这个感情好，后面浪尖给出测试案例，以后有pb的支持那就更好了。
性能和稳定性
这个优化比较多，值得关注
Connector优化
这个优化主要是Parquet，orc，csv及avro等的优化升级
MLlib
MLlib支持了图像格式的数据源
StructuredStreaming
使用foreachBatch（支持Python，Scala和Java）将每个微批的输出行暴露为DataFrame。
为Python API 增加了foreach 和 ForeachWriter
支持使用“kafka.isolation.level”读取使用事务的生产者生产到kafka topic的已提交消息。
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