Spark 3.0 在 2020 年 6 月官方重磅发布，并于 9 月发布稳定线上版本，这是 Spark 有史以来最大的一次 release，共包含了3400多个 patches。

团队通过高效的敏捷开发赶在2020年圣诞广告季之前在生产环境顺利发布 Spark 3.0 升级的上线，整体 Data Pipelines 性能提升高达 40%（对于大batch）的数据，AWS Cost 平均节省 25% ~ 30% 之间，大约每年至少能为公司节省百万成本。目前线上稳定运行，预期借助此次升级能够更从容为 FreeWheel 高速增长业务量和数据分析需求保驾护航。在这次 Spark 3.0 的升级中，其实并不是一个简简单单的版本更换，因为团队的 Data Pipelines 所依赖的生态圈本质上其实也发生了一个很大的变化。

演讲主要是想和大家分享一下 Spark 3.0 在 FreeWheel 大数据团队升级背后的故事和相关的实战经验，踩过的坑，以及为什么达到既能提升性能又能省钱的效果。

演讲提纲：

1. Spark 3.0 关键新特性回顾
   • AQE
   • DPP
   • UDAF
   • 文档与监控
   • 生态圈建设
2. 团队架构与 Pipelines 简介
3. 实践成果
   • 性能提升明显（达40%）
   • 集群内存使用降低（达30%）
   • AWS Cost 降低（30%）
   • 其他
4. 我们做了什么？遇到了哪些坑？
   • Spark 升级到最新稳定版3.0.1遇到的问题和挑战
   • 依赖 Hadoop 3.2.1大版本升级
   • EMR 升级到大版本6.2.0遇到的问题和挑战
   • 其他
5. 为什么既能提升性能又能省钱？
6. 未来展望

你将获得：

1. 回顾 Spark 3.0 关键新特性
2. 了解 Spark 3.0 的实践成果及获得收益的原因
3. 了解升级中可能面临的问题和解决的办法，可以在 Spark 升级的道路上走的更顺畅一些