主要观点：Apache Spark 4.0 于 2025 年发布，通过创新重新定义大数据处理，提升性能、可访问性和开发者生产力，有 400 多名开发者参与贡献，解决数千个 JIRA 问题，引入多种变革性功能。
关键信息：

• 性能提升：比 Hadoop MapReduce 快 100 倍，优化查询执行和状态管理减少延迟。
• 可访问性增强：以 Python 为中心的功能降低数据科学家和开发者的门槛。
• 扩展性改善：增强的流式处理支持高吞吐量实时应用。
  重要细节：
• 原生绘图（Native Plotting in PySpark）：在 PySpark 中引入原生绘图，使用 Plotly 作为默认后端，可在 Spark 内创建可视化，如直方图等，对数据科学家探索数据很有价值，如零售分析中可可视化客户购买模式。
• Python 数据源 API（Python Data Source API）：使 Python 开发者能创建自定义数据源，用于批量和流式工作负载，无需 Java 或 Scala 专业知识，增强 Spark 的可扩展性和数据集成能力，如定义自定义 CSV 数据源。
• 多态 Python UDTFs（Polymorphic Python UDTFs）：允许基于输入数据的动态模式输出，适用于复杂数据转换场景，如欺诈检测中的动态输出。
• 状态存储增强（State Store Enhancements）：通过更好地重用静态排序表文件、智能快照处理和性能改进来增强有状态流式处理，减少实时应用的延迟和提高调试能力。
• SQL 语言增强（SQL Language Enhancements）：引入 SQL 脚本，包括会话变量、控制流和 PIPE 语法，使复杂工作流在 SQL 中实现，如金融报告中的计算。
• Spark Connect 改进（Spark Connect Improvements）：实现客户端 - 服务器架构的近乎对等，支持远程连接和客户端调试，适用于分布式团队和低延迟访问需求。
• 生产力增强（Productivity Enhancements）：提供错误日志、内存分析和直观 API 等功能，减少调试时间和优化资源使用。
• 行业应用：在金融、医疗和零售等行业有广泛应用，如实时欺诈检测、可视化患者数据和个性化推荐。
• 未来趋势：是 AI 驱动分析、云原生部署和更深 Python 集成的基础，开发者可在 Databricks Community Edition 上试用。

总结：Apache Spark 4.0 以多种功能和优势革新大数据分析，通过详细解释、示例和图表展示其能力，对不同专业水平的数据专业人员都很有价值。