今天，我们非常自豪地宣布ApacheSpark1.0的发布。apachespark1.0是Spark项目的一个重要里程碑，它带来了许多新特性和强大的API兼容性保证。这个版本对于Spark开发者社区来说也是一个巨大的里程碑：在过去的4个月中，Spark有超过110个贡献者，这是Spark迄今为止最大的版本，延续了这一趋势，使Spark迅速成为Hadoop生态系统中最活跃的项目。新功能ApacheSpark1.0最让我们兴奋的特性是什么？虽然发布版中有许多新特性，但我们想重点介绍三个。Spark SQLapachespark1.0最大的一个新增模块是sparksql，这是我们之前在博客中提到的一个新模块。sparksql与现有的Spark代码一起提供了对SQL查询的集成支持，使得编写加载结构化数据（来自Hive和Parquet等源）和运行高级分析或ETL的应用程序变得无缝。sparksql也将成为Shark未来版本的后端，提供一个更简单、更敏捷和优化的执行引擎。管理和部署apachespark1.0还包括对管理和部署的重大改进。它增加了对Hadoop/YARN安全模型的完全支持，在安全的Hadoop集群中无缝运行。它还极大地简化了作业提交，允许用户轻松地将同一个应用程序部署到一台机器、Spark cluster、EC2、Mesos或YARN上。打包和部署Spark应用程序从未如此简单！Java 8 APISpark的javaapi已经扩展到支持java8lambda表达式，允许java8用户进行更简洁的编程。Spark仍然通过旧的API支持Java6和Java7。社区成长我们对Spark社区的持续发展感到特别兴奋。ApacheSpark1.0是过去4个月里超过110个人的工作，是Spark发行版中贡献最多的一个。更令人印象深刻的是，社区的快速发展使得Spark以很大的优势成为Hadoop生态系统中最活跃的项目，也是Apache最活跃的项目之一。这种快速的创新速度允许我们以前所未有的速度添加特性、稳定性改进、优化和修复。在1.0版本发布后，Spark将针对小版本（1.1、1.2、1.3）每季度发布一次，并将根据需要继续发布维护版本，为用户提供稳定的版本。Databricks对开源的承诺在Databricks，我们很自豪能够在开放的环境下开发ApacheSpark——我们对Spark所做的每一个新特性和改进都是开源的。我们的许多发行合作伙伴都在迅速加入1.0—例如，ApacheSpark1.0将在6月份出现在CDH5.1中。更多信息这篇文章只触及了表面：apachespark1.0包含了许多这里没有提到的特性，包括对MLLib、GraphX和Spark流的重大改进。请参阅官方发布说明，以获得更详细的说明。在接下来的几周里，我们还将在这里写更多关于精选新功能的博客文章。如果你想在六月三十日参加我们的星火峰会的话。这次峰会将是迄今为止规模最大的Spark社区活动，届时将有50多个使用Spark的组织进行会谈，并进行一整天的培训。免费试用Databricks。今天就开始吧