这个版本是 Structured Streaming 的一个重要里程碑，因为其终于可以正式在生产环境中使用，实验标签（experimental tag）已经被移除。在流系统中支持对任意状态进行操作；Apache Kafka 0.10 的 streaming 和 batch API支持读和写操作。除了在 SparkR, MLlib 和 GraphX 里面添加新功能外，该版本更多的工作在系统的可用性（usability）、稳定性（stability）以及代码的润色（polish）并解决了超过 1100 个tickets。
这篇文章中将详细介绍这些新特性，包括：
- Structured Streaming的生产环境支持已经就绪；
- 扩展 SQL 的功能；
- R 中引入了新的分布式机器学习算法；
- MLlib 和 GraphX 中添加了新的算法
Structured Streaming
Structured Streaming 是从 Spark 2.0 开始引入的，其提供了高层次的API来构建流应用程序；目的是提供一种简单的方式来构建端到端的流应用程序（end-to-end streaming applications），提供了一致性保证和容错方式。
从 Spark 2.2.0 开始，Structured Streaming 已经为生产环境的支持准备就绪，除了移除了实验性标签，还包括了一些高层次的变化，比如：
- Kafka Source and Sink: Apache Kafka 0.10 的 streaming 和 batch API支持读和写操作；
- Kafka Improvements: Kafka 到 Kafka 流操作中的producer 支持缓存以实现低延迟；
- Additional Stateful APIs:
[flat]MapGroupsWithState 操作支持复杂的状态处理以及超时处理；
- Run Once Triggers：详情：Running Streaming Jobs Once a Day For 10x Cost Savings
SQL 和 Core APIs
自从 Spark 2.0 发布，Spark 已经成为大数据领域中功能最丰富并且符合标准的SQL查询引擎之一。它可以连接各种数据源，并且可以在这些数据上执行 SQL-2003 标准语句，包括分析函数以及子查询。Spark 2.2 还添加了许多 SQL 新功能，包括：
- API 更新: 统一了数据源和hive serde表的
CREATE TABLE 语法；SQL查询支持广播提示（broadcast hints ）比如BROADCAST, BROADCASTJOIN, 以及 MAPJOIN；
- 总体性能和稳定性:
- filter、join、aggregate、project 以及 limit/sample 操作支持基于成本优化器的基数统计（Cost-based optimizer cardinality estimation）；
- 使用星型启发式（star-schema heuristics）来提升 TPC-DS 性能；
- CSV 和 JSON 文件 listing/IO 性能提升；
- HiveUDAFFunction 支持部分集合；
- 引入基于JVM对象的聚合运算符
- 其他值得关注的改变:
- 支持解析多行的JSON 和 CSV 文件
- 分析分区表的命令
MLlib 和 SparkR
Spark 2.2.0 的最后一大变化主要集中在高级分析，MLlib 和 GraphX 添加了以下的新算法：
- 局部敏感哈希（Locality Sensitive Hashing）
- 多级逻辑回归（Multiclass Logistic Regression）
- 个性化PageRank（Personalized PageRank）
Spark 2.2.0还在 SparkR 中添加了以下分布式算法：
- 交替最小二乘（ALS，Alternating Least Squares ）
- 保序回归（Isotonic Regression）
- 多层感知分类器（Multilayer Perceptron Classifier）
- 随机森林（Random Forest）
- 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）
- 线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）
- 多级逻辑回归（Multiclass Logistic Regression）
- 梯度提升树（Gradient Boosted Trees）
- Structured Streaming API 支持 R 语言
- R 中支持 to_json, from_json
- 支持Multi-column approxQuantile
随着这些算法的增加，SparkR已经成为 R 中最全面的分布式机器学习库。
该文转载自 https://www.iteblog.com/archives/2194.html
英文原文参考 https://databricks.com/blog/2017/07/11/introducing-apache-spark-2-2.html
本文转自shishanyuan博客园博客，原文链接： http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/8456235.html ，如需转载请自行联系原作者
