Spark入门教程（一） 初始Spark：概述、特点及其生态圈概念优势Spark生态圈

概念

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引用Spark官网的定义：Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing

Spark是用于大规模数据处理的快速和通用的集群计算平台

目前大数据处理的应用主要可以分为离线的海量数据处理（如用户画像、推荐系统），以及实时的数据流处理（天猫双十一实时大屏）。

前者可以使用Hadoop MapReduce，后者可以使用Storm。

而我们的Spark，既可以支持离线海量数据处理，又可以支持实时的数据流处理，并且还具有很多优势：快速、通用、兼容、强大的生态圈。

优势

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（1）快速

与Hadoop的MapReduce（计算完之后会将中间结果存储在磁盘）相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬盘的运算也要快10倍以上。Spark实现了高效的DAG执行引擎，可以通过基于内存来高效处理数据流。

（2）通用

Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的shell，可以非常方便地在这些shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法。

（3）兼容

Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。比如，Spark可以使用Hadoop的YARN作为它的资源管理和调度器，并且可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS、HBase等。

Spark生态圈

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spark生态圈

（1）Spark Core ：实现Spark基本功能，如任务调度，内存管理，与存储系统交互，还包括对弹性分布式数据集RDD的API定义。 

（2）Spark SQL ：Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。它将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快。 

（3）Spark Streaming ：是Spark提供的对实时数据进行流式计算的组件。如网页服务器日志等都是数据流，Spark Streaming提供了操作数据流的API。 

（4）Mlib ：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，数据导入等额外支持的功能。 

（5）GraphX： 是用于操作图（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。

作者：Seven_Ki
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來源：简书
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