【Spark床头书系列】从Spark SQL 2.4升级到3.0哪些变化

Spark SQL从2.4升级到3.0版本时，主要变化包括：

1. 移除了一些已经废弃的API。
2. 增加了一些新的功能，如向量化执行、新的内置函数、对Hive UDF的更好支持等。
3. 性能提升，尤其是在处理大数据集时。
4. 提供了更好的动态分区裁剪。
5. 提供了对新数据源格式的支持，如ORC v2。
6. 提供了对新数据类型的支持，如字符串类型的Unicode转换函数。
7. 提供了对Windows函数的更好支持，如LEAD和LAG。
8. 提供了对Python和R的更好支持，包括在DataFrame API中直接使用Python和R UDF。
9. 提供了对Spark DataSource V2 API的支持，这是未来Spark SQL数据源的发展方向。
10. 提供了对Hive metastore新版本的更好支持。

具体升级时需要注意的变化，可以查看Spark官方文档中的迁移指南部分。

以下是一个简单的代码示例，展示了如何在Spark 3.0中创建一个DataFrame：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
 
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Spark 3.0 Example")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()
 
import spark.implicits._
 
// 创建DataFrame
val data = Seq(("Alice", 1), ("Bob", 2))
val df = data.toDF("name", "id")
 
// 显示DataFrame内容
df.show()

请确保在实际升级时，对代码进行测试，并参考Spark 3.0的官方文档，了解完整的变更和兼容性指南。