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SparkCore和 SQL

• 增加了Barrier ExecutionMode，可以更好的和深度学习的框架整合

• 同时引入了 30+ 内置函数和 higher-order函数可以处理更复杂的数据类型

• 改善了与k8s的整合

• 支持scala 2.12

• 内置支持了Avro格式数据源，这个感情好，后面浪尖给出测试案例，以后有pb的支持那就更好了。

性能和稳定性

这个优化比较多，值得关注

• Connector优化

这个优化主要是Parquet，orc，csv及avro等的优化升级

MLlib

• MLlib支持了图像格式的数据源

StructuredStreaming

• 使用foreachBatch（支持Python，Scala和Java）将每个微批的输出行暴露为DataFrame。

• 为Python API 增加了foreach 和 ForeachWriter

• 支持使用“kafka.isolation.level”读取使用事务的生产者生产到kafka topic的已提交消息。 

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分享标题：Spark2.4.0有什么功能
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