3月13日，。这是Spark 1.X发布计划中的第四次发布，距离1.2版本发布约三个月时间。据Spark官方网站报道，此次发布是有史以来最大的一次发布，共有174位开发者为代码库做出贡献，提交次数超过1000次。

此次版本发布的最大亮点是新引入的DataFrame API。对于结构型的DataSet，它提供了更方便更强大的操作运算。事实上，我们可以简单地将DataFrame看做是对RDD的一个封装或者增强，使得Spark能够更好地应对诸如数据表、JSON数据等结构型数据样式（Schema），而不是传统意义上多数语言提供的集合数据结构。在一个数据分析平台中增加对DataFrame的支持，其实也是题中应有之义。诸如R语言、Python的数据分析包pandas都支持对Data Frame数据结构的支持。事实上，Spark DataFrame的设计灵感正是基于R与Pandas。

Databricks的在今年2月就已经介绍了Spark新的DataFrame API。文中提到了新的DataFrames API的使用方法，支持的数据格式与数据源，对机器学习的支持以及性能测评等。文中还提到与性能相关的实现机制：

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与R/Python中data frame使用的eager方式不同，Spark中的DataFrames执行会被查询优化器自动优化。在DataFrame上的计算开始之前，Catalyst优化器会编译操作，这将把DataFrame构建成物理计划来执行。

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由于Catalyst进行了两种类型的优化：逻辑优化与物理优化（生成JVM bytecode），因而相较于RDD而言，DataFrame有了更好的性能表现。性能对比如下图所示：

Spark的官方网站已经给出了。DataFrame的Entry Point为Spark SQL的SQLContext，它可以通过SparkContext对象来创建。如果希望DataFrame与RDD互操作，则可以在Scala中引入隐式装换，完成将RDD转换为DataFrame。由于DataFrame提供了许多Spark SQL支持的功能，例如select操作，因此，它被放到Spark SQL组件中，而不是作为另一种RDD放到Spark Core中。

在Spark 1.3.0版本中，除了DataFrame之外，还值得关注的一点是Spark SQL成为了正式版本，这意味着它将更加的稳定，更加的全面。或许，是时候从HIVE转向Spark SQL了。根据我们的项目经验，代码库从HIVE向Spark SQL的迁移还是比较容易的，毕竟二者的SQL语法非常接近。官方文档也宣称它完全向后兼容HiveQL方言。当然，如果你还在使用Shark，就更有必要将其升级到Spark SQL。

对于其他组件，如Spark ML/MLlib、Spark Streaming和GraphX，最新版本都有各种程度的增强。由于目前Spark的版本发布是定期的三个月周期发布，因此除了每次发布版本的里程碑特性外，其余特性可能都是对现有组件的增强，尤其可能是增加新的算法支持（如机器学习中对LDA的支持）或者对第三方工具的支持（如Streaming中对Kafka的Python支持）。Spark社区还会在发布版本之前对将要发布的特性进行投票，这或许是非常好的开源产品管理实践。

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