Apache Spark 4.1: Novidades e Recursos Avançados

Dezembro 2024

Apache Spark 4.1: Novidades e Recursos Avançados

Resumo

O Apache Spark 4.1 representa uma evolução significativa na plataforma de processamento distribuído de dados, introduzindo recursos revolucionários como Spark Declarative Pipelines (SDP), Real-Time Mode para Structured Streaming, melhorias substanciais no PySpark e expansões importantes na superfície SQL. Este artigo apresenta uma análise detalhada das principais funcionalidades e melhorias desta versão.

Introdução

O Apache Spark 4.1 continua o momentum da série Spark 4.x com um foco em engenharia de dados de alto nível, streaming de baixa latência, PySpark mais rápido e fácil, e uma superfície SQL mais capaz. Esta versão está disponível no Databricks Runtime 18.0, permitindo o uso imediato desses recursos em um ambiente gerenciado.

Referência Original: Este artigo é baseado no conteúdo oficial publicado no blog da Databricks. Para mais detalhes, consulte: Introducing Apache Spark® 4.1

Principais Destaques do Spark 4.1

1. Spark Declarative Pipelines (SDP)

O Spark Declarative Pipelines (SDP) é um novo componente no Apache Spark 4.1, projetado para permitir que desenvolvedores se concentrem em transformações de dados, em vez de gerenciar dependências explícitas e execução de pipelines.

Características Principais

Abstrações Declarativas: O SDP muda o desenvolvimento de definir etapas imperativas para descrever o resultado desejado usando Streaming Tables (tabelas gerenciadas por queries de streaming) e Materialized Views (tabelas definidas como resultado de uma query específica).
Execução Inteligente de Grafos: O Pipeline Runner analisa todo o grafo de fluxo de dados antes da execução. Isso permite pré-validação holística para detectar incompatibilidades de schema antecipadamente, resolução automática de dependências e tratamento integrado para retries e paralelização.
APIs Python, SQL e Spark Connect: Pipelines podem ser definidos usando Python, SQL ou uma combinação dos dois. O SDP também expõe uma API Spark Connect, permitindo que clientes sejam escritos em qualquer linguagem. A interface de linha de comando spark-pipelines permite compilar e executar um Pipeline a partir de múltiplos arquivos.

Exemplo de Uso

from pyspark.pipelines import Pipeline, StreamingTable, MaterializedView

pipeline = Pipeline("order_processing")

# Ingestão de dados brutos
raw_orders = StreamingTable(
    name="raw_orders",
    source="kafka",
    options={"topic": "orders", "kafka.bootstrap.servers": "localhost:9092"}
)

# Atualização de tabela de dimensão
customers = MaterializedView(
    name="customers",
    query="SELECT * FROM customer_db.customers",
    refresh_interval="1 hour"
)

# Join e transformação
enriched_orders = MaterializedView(
    name="enriched_orders",
    query="""
        SELECT 
            o.order_id,
            o.amount,
            c.customer_name,
            c.customer_tier
        FROM raw_orders o
        JOIN customers c ON o.customer_id = c.id
    """,
    depends_on=[raw_orders, customers]
)

pipeline.add(raw_orders, customers, enriched_orders)

2. Structured Streaming Real-Time Mode (RTM)

O Spark 4.1 introduz o primeiro suporte oficial para queries Structured Streaming executando em modo real-time para processamento contínuo com latência sub-segundo.

Características

Latência Ultra-Baixa: Para tarefas stateless, a latência pode chegar a milissegundos de um dígito único
Suporte Inicial: Spark 4.1 começa com queries stateless, single-stage em Scala, incluindo fontes Kafka e sinks Kafka e Foreach
Direção Futura: Estabelece a base para suporte mais amplo em versões futuras

Benefícios

Processamento de eventos em tempo real com latência crítica sub-segundo
Ideal para aplicações que requerem resposta imediata
Fundação para expansão futura de recursos de streaming em tempo real

3. Melhorias no PySpark

UDFs e Data Sources Nativos Arrow

Novos Decoradores Arrow-Native: Decoradores UDF e UDTF para execução eficiente PyArrow sem overhead de conversão Pandas
Python Data Source Filter Pushdown: Reduz movimento de dados através de pushdown de filtros
Python Worker Logging: Captura logs de UDF e os expõe através de uma função table-valued integrada

Exemplo de UDF Arrow-Native

from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import IntegerType
import pyarrow as pa

@udf(returnType=IntegerType(), useArrow=True)
def process_data(value):
    # Processamento eficiente usando PyArrow
    return value * 2

4. Spark Connect

Spark ML no Connect é GA

No Spark 4.1, Spark ML no Spark Connect está geralmente disponível para o cliente Python. Um novo mecanismo de estimativa de tamanho de modelo permite que o servidor Connect gerencie inteligentemente o cache de modelos no driver.

Melhorias de Escalabilidade e Estabilidade

Compressão Protobuf: Planos de execução Protobuf agora são comprimidos usando zstd, melhorando a estabilidade ao lidar com planos lógicos grandes e complexos, além de reduzir overhead de rede
Streaming de Resultados Arrow: Resultados de queries Arrow são transmitidos em chunks sobre gRPC, melhorando a estabilidade ao retornar grandes conjuntos de resultados
Suporte Expandido para Relações Locais: Removido o limite anterior de 2 GB, permitindo criação de DataFrames a partir de objetos maiores em memória como Pandas DataFrames ou coleções Scala

5. Recursos SQL

SQL Scripting

Após sua prévia no 4.0, SQL Scripting está agora Geralmente Disponível (GA) e habilitado por padrão. Isso transforma Spark SQL em um ambiente programável robusto, permitindo escrever lógica complexa de controle de fluxo (loops, condicionais, etc.) diretamente em SQL.

Novidades no 4.1:

CONTINUE HANDLER: Para recuperação sofisticada de erros
Sintaxe DECLARE Multi-Variável: Para código mais limpo

Tipo de Dados VARIANT

O tipo de dados VARIANT está agora GA, oferecendo uma forma padronizada de armazenar dados semi-estruturados como JSON sem schemas rígidos.

Shredding - Melhoria de Performance:

Extração automática de campos comumente ocorrentes dentro de uma coluna variant
Armazenamento como campos Parquet separados e tipados
Redução dramática de I/O permitindo que o engine pule a leitura do blob binário completo para campos consultados frequentemente

Benchmark de Performance:

8x mais rápido em leitura comparado ao VARIANT padrão (não-shredded)
30x mais rápido em leitura comparado a armazenar dados como strings JSON
Nota: Habilitar shredding pode resultar em tempos de escrita 20-50% mais lentos, uma troca otimizada para analytics com foco em leitura

Recursive CTE

Spark 4.1 adiciona sintaxe SQL padrão para Recursive Common Table Expressions. Isso permite percorrer estruturas de dados hierárquicas—como organogramas ou topologias de grafos—puramente dentro de SQL, simplificando migração de sistemas legados.

Novos Esboços de Dados Aproximados

Expandimos nossas capacidades de agregação aproximada além do HyperLogLog. Spark 4.1 adiciona funções SQL nativas para esboços KLL (Quantiles) e Theta. Estes permitem operações de conjunto aproximadas altamente eficientes (uniões, interseções) em datasets massivos com overhead mínimo de memória.

Comparação com Versões Anteriores

Spark 4.0 vs 4.1

Recurso	Spark 4.0	Spark 4.1
SQL Scripting	Preview	GA (Habilitado por padrão)
VARIANT	Preview	GA com Shredding
Real-Time Mode	Não disponível	Disponível
Spark Declarative Pipelines	Não disponível	Novo recurso
Spark ML no Connect	Preview	GA (Python)
Recursive CTE	Não disponível	Disponível

Casos de Uso

1. Pipelines Declarativos

Cenário: Empresa precisa de pipelines de dados complexos com múltiplas dependências e transformações.

Solução: Utilizar Spark Declarative Pipelines para definir o estado desejado das tabelas e deixar o Spark gerenciar a execução, dependências e retries.

Benefícios:

Redução de 40-50% no tempo de desenvolvimento
Menos código boilerplate
Gerenciamento automático de dependências

2. Streaming em Tempo Real

Cenário: Aplicação requer processamento de eventos com latência sub-segundo.

Solução: Utilizar Structured Streaming Real-Time Mode para processamento contínuo de baixa latência.

Benefícios:

Latência de milissegundos de um dígito único para tarefas stateless
Processamento contínuo sem micro-batches
Ideal para aplicações de tempo real críticas

3. Dados Semi-Estruturados

Cenário: Necessidade de armazenar e consultar dados JSON com performance otimizada.

Solução: Utilizar tipo VARIANT com shredding habilitado para extração automática de campos comuns.

Benefícios:

8x mais rápido em leitura comparado ao VARIANT padrão
30x mais rápido comparado a strings JSON
Schema flexível mantendo performance

Impacto no Ecossistema

Para Engenheiros de Dados

Produtividade Aumentada: Pipelines declarativos reduzem complexidade e tempo de desenvolvimento
Manutenibilidade: Código mais limpo e fácil de manter
Confiabilidade: Gerenciamento automático de retries e dependências

Para Cientistas de Dados

PySpark Melhorado: UDFs Arrow-nativas eliminam overhead de serialização
Debugging Facilitado: Python Worker Logging torna depuração de UDFs muito mais fácil
Performance: Melhorias significativas em operações Python

Para Analistas SQL

SQL Scripting GA: Controle de fluxo completo em SQL
Recursive CTE: Análise de dados hierárquicos puramente em SQL
VARIANT com Shredding: Performance otimizada para dados semi-estruturados

Conclusão

O Apache Spark 4.1 representa um marco importante na evolução da plataforma, introduzindo recursos que mudam fundamentalmente como desenvolvedores trabalham com dados em escala. Os Spark Declarative Pipelines mudam o foco de “como fazer” para “o que fazer” na engenharia de dados. O Real-Time Mode no Structured Streaming fornece performance crítica de baixa latência com tempos de resposta de milissegundos de um dígito único.

Com o ecossistema PySpark em constante crescimento, esta versão introduz UDFs e UDTFs Arrow-nativas performáticas, eliminando overhead de serialização através da integração nativa Arrow. Além disso, o Python Worker Logging facilita muito o debugging de UDFs, mitigando pontos de dor passados dos desenvolvedores.

O Spark Connect para ML melhora a estabilidade para workloads de machine learning, incluindo gerenciamento inteligente de modelos através de cache e uso inteligente de memória, e compressão protobuf de planos de execução usando zstd.

Finalmente, a linguagem SQL amadurece com controles lógicos ricos de SQL Scripting, adiciona um tipo de dados VARIANT performático e expressões de tabela recursivas.

Referências

Databricks Blog: Introducing Apache Spark® 4.1
Apache Spark Official Documentation: https://spark.apache.org
Spark 4.1.0 Release Notes: https://spark.apache.org/releases/spark-release-4-1-0.html
Databricks Runtime 18.0: https://docs.databricks.com/release-notes/runtime/18.0.html

Palavras-chave

Apache Spark, Spark 4.1, Big Data, Data Engineering, Structured Streaming, Real-Time Processing, PySpark, SQL Scripting, Declarative Pipelines, VARIANT, Recursive CTE, Spark Connect, Machine Learning, Data Processing

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