摘要：千呼万唤，合176个贡献者之力，Spark 1.3终于发布，其主要更新包括：2014年到2015年Spark大的API改动DataFrame、内置支持Spark Packages、更好的Kafka支持，以及MLlib中的多个算法引入。

近日，Databricks正式发布Spark 1.3版本。在此版本中，除下之前我们报道过的DataFrame API，此次升级还覆盖Streaming、ML、SQL等多个组件。当下，1.3版本已在 Apache Spark页面提供下载，下面一起浏览 Patrick Wendell在Databricks Blog上对Spark 1.3版本的概括（PS：DataFrame请访问“ Spark新年福音：一个用于大规模数据科学的API——DataFrame  ”一文）。

以下为译文

Spark SQL脱离Alpha版本

在1.3版本中，Spark SQL正式脱离Alpha版本，提供了更好的SQL标准兼容。同时，Spark SQL数据源API亦实现了与新组件DataFrame的交互，允许用户直接通过Hive表格、Parquet文件以及一些其他数据源生成DataFrame。用户可以在同一个数据集上混合使用SQL和data frame操作符。新版本提供了从JDBC读写表格的能力，可以更原生地支持Postgres、MySQL及其他RDBMS系统。同时，该API还为JDBC（或者其他方式）连接的数据源生成输出表格提供写入支持。

> CREATE TEMPORARY TABLE impressions

USING org.apache.spark.sql.jdbc

OPTIONS (

url "jdbc:postgresql:dbserver",

dbtable "impressions"

)

> SELECT COUNT(*) FROM impressions

内置支持Spark Packages

在2014年底，我们着手为Spark建立一个新的社区项目目录站点——Spark Packages。当下，Spark Packages已经包含了开发者可以使用的45个社区项目，包括数据源集成、测试工具以及教程。为了更方便Spark用户使用，在Spark 1.3中，用户可以直接将已发布包导入Spark shell（或者拥有独立flag的程序中）。

# Launching Spark shell with a package

./bin/spark-shell --packages databricks/spark-avro:0.2 

Spark Packages 还为开发者建立了一个SBT插件来简化包的发布，并为发布包提供了自动地兼容性检查。

在Spark Streaming中提供了更低等级的Kafka支持

从过去发布的几个版本来看，Kafka已经成为Spark Streaming一个非常人气的输入源。Spark 1.3引入了一个新的Kakfa streaming source，它利用了Kafka的回放能力，在非预写日志配置下提供了一个更可靠的交付语义。同时，针对那些需求强一致性的应用程序，它还提供了实现了Exactly-Once Guarantees的原语。在Kafka的支持上，1.3版本还添加了一个Python API以及支持这个API的原语。

MLlib中的新算法

Spark 1.3还提供了大量的新算法。其中，Latent Dirichlet Allocation（LDA）成为了个出现在MLlib中的主题建模算法。在这之前，Spark的逻辑回归已经通过多元逻辑回归（multinomial logistic regression ）支持多类分类（multiclass classification）。而在这个版本中，聚类再次被提升，Gaussian Mixture Models和 Power Iteration Clustering被引入。并通过FP-growth扩展了频繁项集挖掘（FIM，Frequent Itemsets Mining）。后，MLlib还为Distributed Linear Algebra引入了有效的块矩阵抽象。