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Spark 3.0 主要的新特性如下：

• 相比于Spark2.4，性能提升了2倍，主要体现在自适应查询执行，动态分区修剪等方面。

• Pandas API改动，包括Python类型的提示和UDF函数。

• 对于PySpark的异常处理进行了增强。

• 新的Structured Streaming UI页面。

• 而且解决了大量Jira问题。

Structured Streaming最初于Spark 2.0引入，并且停止了SparkStreaming的更新，很明显Structured Streaming的出现是为了在实时计算领域可以与对水印，窗口等支持更好的Flink一战。

3.0版本添加Structured Streaming的专用UI，可以方便的查看流作业的执行信息。

虽然与Flink比起来，Structured Streaming还有很长的路要走，但是可以期待Spark 3.0版本对于Structured Streaming的持续加强。

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