第1章：《Spark数据分析导论》

• 1 Spark是什么
• 2 核心组件
• • 2.1 Spark Core
  • 2.2 Spark SQL
  • 2.3 Spark Streaming
  • 2.4 MLib
  • 2.5 GraphX
  • 2.6 集群管理器
• 3 Spark简史

Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，并且能够在内存中进行计算，因而速度更快。Spark所提供的接口非常丰富提供基于python, java, scala和SQL的简单易用的API以及内建的丰富的程序库。
Spark的核心是一个对由很多计算任务组成的，运行在多个工作机器或者是一个计算集群上的应用进行调度，分发以及监控的计算引擎。

Spark的各个组件如下图所示：

实现基本功能，包含任务调度，内存管理，错误恢复，与存储系统交互等模块。Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集 ( resilient distributed dataset, 简称RDD) 的API定义。RDD表示分布在多个计算节点上可以并行操作的元素集合，是Spark主要的编程抽象，Spark Core 提供了创建和操作这些集合的多个API。

Spark SQL是Spark用来操作结构化数据的程序包。通过Spark SQL，可以使用SQL或者Apache Hive版本的SQL方言 (HQL) 来查询数据。Spark SQL还支持开发者将SQL和传统的RDD编程的数据操作方式相结合进行数据分析。

Spark Streaming是Spark提供的对实时数据进行流式计算的组件。Spark Streaming 提供了用来操作数据流的API，并且与Spark Core中的RDD API高度对应。因此，程序员编写应用时，不论是操作内存或是硬盘中的数据，还是操作实时流数据，都更能应对自如。

MLib是Spark中包含的一个提供常见的机器学习功能的程序库。MLlib提供了很多种机器学习算法，包括分类，回归，聚类，协同过滤等。还提供了模型评估，数据导入等额外的支持功能。

GraphX是用来操作图 （比如社交网络的朋友关系图）的程序库，可以进行并行的图计算。GraphX也扩展了Spark的RDD API，能用来创建一个顶点和边包含任意属性的有向图。支持对图的各种操作（图的分割和操作所有的顶点）以及常用图算法（比如PageRank等）。

底层而言，Spark设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算。Spark支持在各种集群管理器上运行，包括Hadoop YARN、Apache Mesos，以及Spark自带的一个简易调度器，叫做独立调度器。

Spark是由一个强大而活跃的开源社区开发和维护的，社区中的开发者们来自许许多多不同的机构。2009年，Spark项目正式诞生，其后不久，相比于MapReduce， Spark在某些任务上已经获得几十倍的性能提升。Saprk最早在2010年3月开源，并且在2013年6月交给了Apache基金会，现在已经成了Apache开源基金会的顶级项目。