本文旨在介绍Apache Spark 3.0预览版中新增的功能和特性，帮助读者快速了解这些新特性，从而更容易地适应新版本。

Spark发展史

Spark在过去的发展过程中不断进步和完善，特别是在3.0版本中，增加了一些重要的新功能。

新增功能详解

1. 动态分区（Dynamic Partition Pruning）

在Spark 3.0之前，Spark并不支持动态分区。动态分区指的是在进行多表连接操作时，根据条件语句自动进行分区裁剪优化。例如：

sql SELECT t1.id, t2.pKey FROM t1 JOIN t2 ON t1.pKey = t2.pKey AND t2.id < 2;

在没有启用动态分区的情况下，执行过程会扫描所有满足条件的数据，然后再进行连接操作。而启用动态分区后，可以提前过滤掉无用数据，显著减少内存消耗。在实际应用中，性能提升可达33倍。

2. 自适应查询执行（Adaptive Query Execution）

自适应查询执行可以根据实际数据分布和组织情况，评估执行时间和资源消耗，从而选择成本最低的执行计划。Spark SQL的执行流程主要包括：

1. 解析SQL语句，生成未绑定的逻辑执行计划；
2. 分析规则完善逻辑计划，使其具备完整属性；
3. 优化规则将逻辑计划合并、裁剪，生成优化的逻辑计划；
4. 规划策略将优化的逻辑计划转换成可执行的物理计划；
5. 执行查询计划前进行预处理。

自适应查询执行可以在运行过程中动态调整执行计划，以实现最佳性能。具体细节可参考相关文档。

3. 支持GPU调度（Support GPU Scheduling）

Spark 3.0增加了对GPU的支持，这有助于加速大规模数据处理任务。目前，YARN和Kubernetes已经支持GPU，并提供了相应的API。在Spark 3.0中，可以在standalone、YARN和Kubernetes环境下调度GPU计算，几乎不影响现有作业。

4. 更好的API扩展（Better API Extensions）

尽管这不是全新的功能，但Spark从2.3.0版本起引入了Data Source API V2，以解决旧版API的一些不足，如依赖SQLContext、缺乏列式数据库支持、写操作不支持事务等问题。这些改进将在Spark 3.0.0中进一步完善。

5. 更好的ANSI SQL兼容性

Spark 3.0致力于减少与ANSI SQL标准的差异，通过添加ANSI SQL函数、区分SQL保留关键字和内置函数等方式，提高与标准的兼容性。

Spark生态系统

Spark主要面向数据工程师和数据科学家两大群体，它们之间相互协作。在数据分析领域，Spark与Python语言结合紧密，特别适合处理大规模数据集。此外，Databricks开源的Delta Lake也在数据工程领域发挥了重要作用，支持数据版本控制、增量迭代等功能，提高了数据处理的效率和可靠性。

希望以上内容可以帮助大家更好地理解和使用Apache Spark 3.0的新功能。