二、Spark2.x 介绍
2.1 Spark2.x 与 Spark1.x 关系
Spark2.x 引入了很多优秀特性，性能上有较大提升，API 更易用。在“编程统一”方面非常惊艳，实现了离线计算和流计算 API 的统一，实现了 Spark sql 和 Hive Sql 操作 API 的统一。Spark 2.x 基本上是基于 Spark 1.x 进行了更多的功能和模块的扩展，及性能的提升。
2.2 Spark2.x 新特性
1). whole－stage code generation
大幅提高计算性能，因为把物理计划变成硬编码，每秒处理的 sql 中的数据量增加十倍，即对物理执行的多次调用转化为代码 for 循环，减少执行的函数调用次数，当数据记录多时，这个调用次数时很大的。
2). sparksession 实现 hivecontext 和 sqlcontext 统一
Spark2.0 中引入了 SparkSession 的概念，它为用户提供了一个统一的切入点来使用 Spark 的各项功能，用户不但可以使用 DataFrame 和Dataset 的各种 API，学习 Spark2 的难度也会大大降低。
3). 统一 Scala 和 Java 中 DataFrames 和 Datasets 的 API。
它们都是提供给用户使用，包括各类操作接口的 API，1.3 版本引入DataFrame，1.6版本引入Dataset，Spark2.0提供的功能是将二者统一，DataFrame 仅仅是 Dataset 的一个别名。有类型的方法(typed methods)（比如：map, filter, groupByKey）和无类型的方法(untyped methods)(比如：select, groupBy)目前在 Dataset 类上可用。同样，新的 Dataset 接口也在 Structured Streaming中使用。因为编译时类型安全(compile-time type-safety)在 Python 和 R 中并不是语言特性，所以Dataset的概念并不在这些语言中提供相应的 API。而 DataFrame 仍然作为这些语言的主要编程抽象。
4). Structured Streaming
Spark Streaming 是把流式计算看成一个一个的离线计算来完成流式计算，提供了一套 Dstream 的流 API，相比于其他的流式计算，Spark Streaming 的优点是容错性和吞吐量上要有优势，在 2.0以前的版本，用户在使用时，如果有流计算，又有离线计算，就需要用二套 API 去编写程序，一套是 RDD API，一套是 Dstream API。而且 Dstream API 在易用性上远不如 SQL 或 DataFrame。
为了真正将流式计算和离线计算在编程 API 上统一，同时也让 Streaming 作业能够享受 DataFrame/Dataset 上所带来的优势：性能提升和 API 易用，于是提出了 Structured Streaming。最后我们只需要基于 DataFrame/Dataset 可以开发离线计算和流式计算的程序。
5). 其它特性
mllib 里的计算用 DataFrame-based API 代替以前的 RDD 计算逻辑，提供更多的 R 语言算法，默认使用 Scala 2.11 编译与运行。