1.2.0 was released on 12/18, 2014 在2014年5月30日發布了Spark 1.0 和9月11日發布了Spark1.1.后，Spark 1.2 終于在12月18日發布。作為1.X時代的第三個release，它有什么重要更新呢？ 1.Spark Core：性能和易用性的改進 對于超大規模的Shuffle，Spark Core

1.2.0 was released on 12/18, 2014

在2014年5月30日發布了Spark 1.0 和9月11日發布了Spark1.1.后，Spark 1.2 終于在12月18日發布。作為1.X時代的第三個release，它有什么重要更新呢？

1. Spark Core：性能和易用性的改進

對于超大規模的Shuffle，Spark Core在性能和穩定性方面做了兩個重要的更新：

一） Communication Manager使用Netty實現

在1.1 之前，對于Shuffle的結果回傳，有兩種方式，對于較小的結果，直接使用akka的消息傳遞機制；對于較大的結果，則采用BlockManager。采用BlockManager是不錯的設計，可以避免Driver占用過多的內存而OOM并且減少了GC的風險。但是，BlockManger的處理是低效的：它先從Disk中將結果讀取到kernel的buffer，然后到用戶空間的buffer，然后又到了kernel的send buffer，這期間有多次的內存拷貝和kernel space到user space的切換代價。著不單單是占用了JVM的不必要的內存，而且還增加了GC的頻率。不過，使用FileChannel.transferTo，可以做到zero copy。具體可見http://www.ibm.com/developerworks/library/j-zerocopy/

其中一種實現就是Netty，1.2中，使用Netty 重寫了Communication Manager。實際上，在org.apache.spark.network.netty中已經實現了netty得網絡模塊，但是由于不完善而這個選項默認是沒有打開的。

而且，使用Netty已經是默認的了。spark.shuffle.blockTransferService 已經從1.1的nio變成1.2 中新增的netty了。關于這個PR的詳情可見 https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-2468

二） Shuffle的默認機制從hashbased 轉化為sort based

MapReduce被人詬病之一就是不管sort是否必要，都需要排序。Spark在1.1之前，都是hash based Shuffle。但是hash based會占用大量的內存，當然了在內存不夠用時，也會spill到disk，然后最后再做一次merge。對于比較大的數據集，因為有disk IO，因此性能也會有所下降。Shuffle的性能的好壞可以說直接影響整個job的性能也不為過。在1.1的時候，引入了sort based shuffle。在1.2的時候，這個已經能夠成熟并且成為默認的選項：

spark.shuffle.manager 從hash 變為sort。

并且從作者Reynold Xin的測試來看，sort 在速度和內存使用方面優于hash：“sort-based shuffle has lower memory usage and seems to outperformhash-based in almost all of our testing.”

2. MLlib： 擴充了Python API

3. Spark Streaming：實現了基于WriteAhead Log（WAL）的HA，避免因為Driver異常退出導致的數據丟失

4. GraphX： 性能和API的改進（alpha）

Spark 1.2 是來自60多家企業，學校等研究機構的172位貢獻者的一次重要發布。從Contributor的數量看，Spark社區依然是最活躍的開源社區之一。

從Spark的歷次更新都可以看出，快速迭代是互聯網的王道。Spark發展到現在，雖然依然有這樣的那樣的問題，但是依靠不斷的迭代，各大廠商的支持和各位contributor的不斷付出，相信社區會持續快速發展。雖然商業軟件可能幾年前就已經解決了這些問題，商業軟件可能在某個應用場景已經有了最佳的實現。但是互聯網的稟賦就在于不求最優，只求合適。而且對于各個中小型的互聯網公司來說，場景不斷在變，需要一個自己可以掌控的架構，隨著自身的發展不斷的在這個架構上做快速的迭代。而Spark，或許就是這個適合大家的架構。

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