Kyuubi项目弃用Spark 3.1支持的技术解析
在Kyuubi项目的最新开发进展中,开发团队决定正式弃用对Spark 3.1版本的支持。这一技术决策标志着Kyuubi项目在保持与Spark生态系统兼容性的同时,也在不断优化自身的代码库和维护效率。
作为Apache旗下的一个开源项目,Kyuubi是一个高性能的分布式SQL引擎,它构建在Spark SQL之上,为多租户场景提供了更好的支持。随着Spark社区的不断发展,Kyuubi也需要定期评估其对不同Spark版本的支持策略。
此次弃用Spark 3.1支持的技术工作主要包含以下几个关键方面:
-
代码清理:移除kyuubi-spark-sql-engine模块中所有与Spark 3.1相关的特定代码。这些代码通常是为了兼容不同Spark版本而存在的条件分支或特殊处理逻辑。
-
持续集成调整:更新GitHub Actions工作流配置,不再包含针对Spark 3.1的测试矩阵。这可以显著减少CI/CD管道的执行时间和计算资源消耗。
-
文档更新:同步修改快速入门指南和迁移文档,明确说明不再支持Spark 3.1版本,并为仍在使用该版本的用户提供升级建议。
从技术实现角度来看,这项工作虽然被标记为"简单"级别,但涉及面较广,需要开发者对Spark版本间的差异有基本了解,同时熟悉Scala语言和GitHub Actions配置。
这一变更反映了开源项目维护的一个常见模式:随着上游依赖项目(此处为Spark)的版本演进,下游项目需要定期评估并调整其支持策略,以平衡兼容性需求与代码维护成本。通过有计划地弃用旧版本支持,Kyuubi项目可以集中精力优化对新版本Spark的支持,同时保持代码库的整洁和可维护性。
对于仍在使用Spark 3.1的用户,建议尽快升级到Spark 3.2或更高版本,以获得更好的性能和安全性保障。Kyuubi项目通常会提前一个版本周期宣布弃用计划,为用户留出充足的迁移时间窗口。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00