Apache Spark 1.4.1 发布，此版本是个维护版本，包括一些稳定性修复（DataFrame API, Spark Streaming, PySpark, Spark SQL 和 MLlib），基于 Spark 1.4 分支。强烈建议所有用户升级到最新版本，此版本贡献开发者有 85 人。 Spark 1.4.1 现已提供在下载页面。 更新内容 Data Sources and DataFrames SPARK-8804: Order of UTF8String is not consistent with String if there is any non-ascii character in it SPARK-8406: Race condition when writing Parquet files SPARK-8329: DataSource options parser no longer accepts ‘_’ SPARK-8368: ClassNotFoundException in closure for map SPARK-8470: MissingRequirementError for ScalaReflection on user classes SPARK-8358: DataFrame explode with alias and * fails MLLib SPARK-8151: Pipeline components should correctly implement copy SPARK-8468: Some metrics in RegressionEvaluator should have negative sign SPARK-8736: GBTRegressionModel shouldn’t threshold predictions SPARK-8563: IndexedRowMatrix.computeSVD() yields the U with wrong numCols PySpark SPARK-8202: Infinite loop during external sort SPARK-8573: Trigger exceptions when invalid operators are used SPARK-8766: Support non ASCII characters in columns SparkR SPARK-8506: Support for Spark packages when initializing SparkR SPARK-8085: Support for user defined schemas when reading from data sources 更多内容请看发行说明。 Apache Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。 Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。 尽 管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoo 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。 Apache Spark 1.4.1 发布，开源集群计算系统下载地址
