Apache Spark 4.0 – Die wichtigsten Neuerungen und ihre Bedeutung für Data Engineering und KI-Projekte

Apache Spark gehört seit Jahren zu den am meisten genutzten Plattformen für datenintensive Anwendungen, Data Analytics, KI- und Machine Learning-Workflows. Vor kurzem wurde die lang erwartete Version 4.0 veröffentlicht. Sie enthält umfangreiche Erweiterungen und Optimierungen, die sowohl Data Scientists als auch Data Engineers neue Möglichkeiten eröffnen. Als spezialisierter Dienstleister rund um Databricks, Azure und Industrial AI, beleuchtet die Ailio GmbH daher in diesem Beitrag alle Neuerungen und erläutert deren Vorteile für Ihr Unternehmen.

Apache Spark 4.0 – Ein Überblick über die wichtigsten Verbesserungen

Spark 4.0 versteht sich als wichtiger Meilenstein, da es die bekannte und bewährte Spark-Plattform weiterentwickelt und spürbar leistungsfähiger macht. Zentral stehen dabei eine verbesserte SQL-Kompatibilität mit dem ANSI-Standard, umfassendere Python-Unterstützung und Optimierungen beim Streaming sowie eine deutlich verbesserte Bedienbarkeit und Wartbarkeit. Hierbei wurden mehr als 5000 JIRA-Tickets bearbeitet und etwa 400 Entwickler aus Organisationen wie Databricks, Apple, OpenAI, Linkedin, Intel und weiteren eingebunden.

Bessere SQL-Konformität und erweitertes Spark Connect

Ein großer Fokus liegt in Spark 4.0 auf der weiteren Entwicklung von Spark Connect. Dabei handelt es sich um Sparks neue Client-Server-Architektur, welche Clientanwendungen von der eigentlichen Ausführungsebene im Spark-Cluster entkoppelt. Insbesondere der Scala-Client wurde massiv verbessert und bietet jetzt nahezu vollständige Kompatibilität zu herkömmlichen Spark-SQL-Anwendungen. Unternehmen profitieren dadurch von einer einfacheren Anwendungsentwicklung, besserer Skalierbarkeit und höherer Stabilität im Betrieb.

Weiterhin ermöglicht die verbesserte SQL-Funktionalität eine höhere Stabilität, verringert Fehlerpotenziale und unterstützt die Standardisierung bei Abfragen. Diese Verbesserungen vereinfachen vor allem den produktiven Einsatz von Spark-Umgebungen in kritischen Anwendungen und fördern die reibungsfreie Integration in vorhandene Unternehmensarchitekturen.

Neue Python-Funktionalitäten bringen noch mehr Geschwindigkeit und Flexibilität

PySpark-Anwender können sich ebenfalls freuen, denn Spark 4.0 liefert deutliche Performanceverbesserungen und eine viel „pythonicere“ API, welche die tägliche Arbeit nochmals erleichtert. Erweiterungen bei den User Defined Functions (UDFs) sowie ein vereinheitlichtes Profiling bieten Data Scientists noch bessere Möglichkeiten der Analyse und Optimierung ihrer Modelle und Workflows. Diese Neuerungen adressieren explizit wachsende Herausforderungen moderner Data-Science-Projekte und ermöglichen effizientere fachübergreifende Kollaboration.

Weiterentwicklungen im Structured Streaming für mehr Observabilität und Performance

Structured Streaming ist heute oft das Rückgrat moderner Echtzeit-Datenplattformen. Apache Spark bleibt auch hier Marktführer – in Version 4.0 wurde die Zuverlässigkeit, Bedienbarkeit und Performance weiter verbessert. Unternehmen profitieren dadurch insbesondere in Industrial-AI-Szenarien (wie beispielsweise Predictive Maintenance oder IoT-Datenverarbeitung), in denen hohe Zuverlässigkeit und eine problemlose Fehleranalyse entscheidend sind.

Usability- und Stabilitätsverbesserungen erleichtern den produktiven Einsatz

Mit Spark 4.0 kommen auch zahlreiche Erweiterungen, die die tägliche Nutzung und Administration erleichtern. Dazu zählen etwa die Unterstützung von Java 21, der Einsatz des Kubernetes-Operators für Spark, XML-Connectoren und verbesserter Spark-ML-Support innerhalb von Spark Connect. Diese funktionalen Erweiterungen reduzieren den Wartungsaufwand, verbessern den Workflow am Arbeitsplatz und vereinfachen Continuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD).

Vorteile speziell für Databricks- und Azure-Nutzer

Viele dieser Neuerungen sind Nutzern bereits aus früheren Versionen der Databricks Runtime (15.x und 16.x) vertraut. Jetzt liefert Databricks diese Features standardmäßig mit der Runtime 17.0 aus, wodurch der Übergang auf Spark 4.0 besonders leichtfällt. Die Kombination aus Apache Spark 4.0 und der Databricks Runtime bietet Kunden daher einen besonders hohen Mehrwert, zum Beispiel durch bessere Skalierbarkeit, kürzere Entwicklungszyklen und eine robustere Integration in bestehende Azure-Architekturen.

Fazit und Handlungsempfehlungen für Unternehmen

Apache Spark 4.0 bringt wesentliche Verbesserungen, von denen Unternehmen erheblich profitieren werden: erhöhte Funktionalität, verbesserte Usability, höhere Standardsicherheit und vereinfachte Zusammenarbeit zwischen Entwicklung und Betrieb. In der Praxis verspricht die neue Version mehr Produktivität, kürzere Time-to-Market und eine bessere Datenqualität bei geringerem Entwicklungs- und Wartungsaufwand.

Als Spezialanbieter für Data Science-, KI- und speziell Databricks-basierte Lösungen helfen wir von der Ailio GmbH, diese neuen Möglichkeiten effizient in Ihre bestehenden oder geplanten Analytics- und KI-Vorhaben zu integrieren. Unternehmen, die auf Databricks und Spark-basierte Technologien vertrauen, sollten möglichst zeitnah die neuen Funktionen und Performance-Verbesserungen testen und langfristig von diesen profitieren.

Sind auch Sie interessiert daran, welche konkreten Potenziale Apache Spark 4.0 und Databricks Runtime 17.0 speziell für Ihr Unternehmen bieten? Die Experten der Ailio GmbH beraten Sie gern.