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介绍 Apache Spark 4.0
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原文英文，约1500词，阅读约需6分钟。
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内容提要
Apache Spark 4.0 在分析引擎方面取得显著进展，增强了 SQL 语言、Python 功能和流处理能力，提升用户体验。新增 SQL 用户定义函数、PIPE 语法和多语言支持，以满足现代数据工程的需求。
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关键要点
- Apache Spark 4.0 在分析引擎方面取得显著进展，增强了 SQL 语言、Python 功能和流处理能力。
- 新增 SQL 用户定义函数、PIPE 语法和多语言支持，以满足现代数据工程的需求。
- Spark Connect 的改进使得 Python 和 Scala 的兼容性更高，支持多种语言。
- ANSI SQL 模式默认启用，确保数据完整性和更好的互操作性。
- Python API 进步包括基于 Plotly 的绘图和自定义 Python 数据源 API。
- 结构化流处理的改进包括新的状态处理 API 和状态存储可用性提升。
- SQL 用户定义函数允许用户在 SQL 中定义可重用的自定义函数，简化复杂逻辑。
- 引入新的 PIPE 语法，增强查询的可读性和可维护性。
- 支持语言、重音和大小写敏感的排序规则，增强字符串类型的 COLLATE 属性。
- 引入会话变量和参数标记，增强 SQL 查询的安全性和灵活性。
- SQL 脚本功能简化了多步骤 SQL 工作流的编写，支持更复杂的 ETL 逻辑。
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延伸问答
Apache Spark 4.0 有哪些主要的新特性？
Apache Spark 4.0 增强了 SQL 语言、Python 功能和流处理能力，新增 SQL 用户定义函数、PIPE 语法和多语言支持。
SQL 用户定义函数在 Spark 4.0 中有什么作用？
SQL 用户定义函数允许用户在 SQL 中定义可重用的自定义函数，简化复杂逻辑，提高可维护性。
Spark 4.0 如何改善 Python 和 Scala 的兼容性？
Spark 4.0 改进了 Spark Connect，使 Python 和 Scala 的兼容性更高，支持多种语言，简化了迁移路径。
什么是 Spark 4.0 中的 PIPE 语法？
PIPE 语法允许用户使用 |> 操作符链式连接 SQL 操作，增强查询的可读性和可维护性。
Spark 4.0 如何提高数据完整性？
Spark 4.0 默认启用 ANSI SQL 模式，确保数据完整性和更好的互操作性。
Spark 4.0 对流处理有哪些改进？
Spark 4.0 引入了新的状态处理 API 和状态存储可用性提升，增强了结构化流处理能力。
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