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什么是Spark？

Spark和Hadoop什么关系

Spark的优点

spark适合做什么？

Spark的核心模块

 Spark的系统架构

什么是Spark？

Apache Spark是一种多语言引擎，用于单节点机器或集群上执行数据工程，数据科学和机器学习。

简单来说：spark是一种大数据计算框架，是一种基于内存快速处理计算大数据的引擎。支持多种语言的API接口，可以单节点和集群部署，其又提供了用于数据分析，机器学习的库。

Spark和Hadoop什么关系

Hadoop只是一套工具的总称，也可以说是一个大数据生态。它包含HDFS,YARN,MapReduce三部分，分别表示分布式文件存储系统（用于存储海量数据），资源调度（资源管理系统），计算（并行处理框架，实现任务分解和调度）。

早期的大数据处理方案：用YARN调度资源，读取HDFS内存储的文件内容进行MapReduce计算。（需要用java实现，比较麻烦）。

MapReduce简单来说就是分开处理再合并统计，需要频繁读写文件，导致运行速度很慢，这时基于内存的Spark出现了，它是Hadoop的替代品，目的就是为了提高运行速度。

Spark的优点

快：Spark基于内存，比频繁读写文件的Hadoop快。通用性高：Spark支持JAVA，Python,Scala,Sql,R的API，还支持超过80种高级算法。功能全面：批处理，交互式查询，流处理，机器学习等。易融合：Spark非常方便的与其他开源产品进行融合。

spark适合做什么？

Spark是数据计算处理的王者，支持PB级的处理，支持实时场景和离线场景。如：

日志文件，传感器数据的流处理。机器学习。数据分析师做交互式分析。各系统间的数据集成和清洗。

Spark的核心模块

Spark Core

提供了Spark最基础和最核心的功能，是其他功能拓展的基础。

Spark SQL

可以使用SQL操作结构化数据的组件。

Spark Streaming

Spark平台上针对实时数据进行流式计算的组件，提供了丰富的数据处理流的API。

Spark MLlib

Spark提供的一个机器学习算法库，提供了模型评估，数据导入等额外的功能，还提供了一些更底层的机器学习原语，学起来较困难。

Spark GraphX

Spark面向图计算提供的框架与算法库。

 Spark的系统架构

Spark架构采用了分布式计算中的Master-Slave模型。Master是对应集群中含有Master进程的节点（主节点），Slave是集群中含有Worker进程的节点。如图：

 Cluster Manager:在Standalone模式中即为Master（主节点），控制整个集群，监控Worker。在YARN模式中为资源管理器。Worker:从节点（子节点），负责控制计算节点，启动Executor或Driver。在YARN模式中为NodeManager,负责计算节点的控制。Driver:运行Appplication的main()函数并创建SparkContext.Executor:执行器，在worker node 上执行任务的组件，用于启动线程池运行任务。每个Application拥有独立的一组Executors.SparkContext:整个应用的上下文，控制应用的生命周期。