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介绍Apache Spark® 4.1
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原文英文，约900词，阅读约需3分钟。
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内容提要
Spark 4.1增强了Spark Connect的稳定性和可扩展性，支持Python客户端的Spark ML，优化了模型缓存，提升机器学习性能。SQL功能扩展，支持复杂数据处理和递归CTE，新增VARIANT数据类型，提升读取性能，整体改善开发者体验，感谢社区贡献。
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关键要点
- Spark 4.1增强了Spark Connect的稳定性和可扩展性，支持Python客户端的Spark ML。
- 新增模型大小估算机制，优化模型缓存，提高机器学习性能。
- 引入Protobuf执行计划压缩和Arrow查询结果流式传输，提升大规模数据处理的稳定性。
- SQL功能扩展，支持复杂数据处理和递归CTE，新增VARIANT数据类型。
- VARIANT数据类型支持半结构化数据存储，性能提升显著。
- 引入递归公共表表达式，简化层次数据结构的处理。
- 感谢Apache Spark社区的贡献，推动了Spark 4.1的发布。
- Spark 4.1是完全开源的，可以从spark.apache.org下载。
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延伸问答
Apache Spark 4.1有哪些主要的新特性？
Apache Spark 4.1增强了Spark Connect的稳定性，支持Python客户端的Spark ML，新增VARIANT数据类型，扩展SQL功能，支持递归CTE等。
VARIANT数据类型在Spark 4.1中有什么优势？
VARIANT数据类型支持半结构化数据存储，性能显著提升，读取速度比标准VARIANT快8倍，比JSON字符串快30倍。
Spark 4.1如何改善机器学习性能？
Spark 4.1引入了模型大小估算机制和优化的模型缓存，提升了机器学习的稳定性和内存利用率。
Spark 4.1的SQL功能有哪些扩展？
Spark 4.1扩展了SQL语言，支持复杂数据处理、递归CTE和SQL脚本，增强了数据仓库与数据工程的桥梁。
如何下载Apache Spark 4.1？
Apache Spark 4.1是完全开源的，可以从spark.apache.org下载。
Spark 4.1中引入的递归CTE有什么用？
递归CTE允许在SQL中遍历层次数据结构，简化了从遗留系统迁移的过程。
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