Spark1.2发布，该版本包括172位贡献者和1000多个提交。此版本包括Spark核心操作和性能改进；添加新的网络传输子系统，重大改进；SparkSQL引入了外部数据源支持，支持Hive13；动态分区；固定精度十进制类型；MLlib添加了一个新的面向流水线的包（spark.ml），用于组合多种算法；SparkStreaming增加了一个PythonAPI来提前写入容错日志；GraphX正式离开Alpha版本，引入了稳定的API。在发行说明中阅读更多信息，现在可以下载了。Spark是一个类似于Hadoop的开源集群计算环境，但两者之间存在一些有用的差异，这使得Spark在某些工作负载上更胜一筹，换句话说，Spark启用了内存分布式数据集，它除了可以优化迭代工作负载之外能够提供交互式查询。Spark是用Scala语言实现的，使用Scala作为它的应用框架。与Hadoop不同，Spark和Scala紧密集成，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，但它实际上是对Hadoop的补充，可以在Hadoo文件系统上并行运行。此行为通过名为Mesos的第三方集群框架得到支持。Spark由加州大学伯克利分校的AMP实验室（算法、机器和人员实验室）开发，可用于构建大规模、低延迟的数据分析应用程序。本文来自：http://www.oschina.net/news/58096/spark-1-2
