一.什么是spark
spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。
二.spark的特点
1.速度快
一般情况下，对于迭代次数较多的应用程序，Spark程序在内存中的运行速度是Hadoop和MapReduce运行速度的100多倍，在磁盘上的运行速度是Hadoop MapReduce运行速度的10多倍。
2.易于使用
Spark支持使用Scala、Python、Java及R语言快速编写应用。同时Spark提供超过80个高阶算子，使得编写并行应用程序变得容易，并且可以在Scala、Python或R的交互模式下使用Spark。
3.通用性
4.兼容性强
5.代码简洁
三.spark,hadoop,mapreduce的对比
1.spark处理数据时，可以将中间处理结果数据存储到内存中。
2.Spark Job调度以DAG方式，并且每个任务Task执行以线程方式，并不是像MapReduce以进程方式执行。
3.spark框架和生态更为复杂，很多时候spark作业都需要根据不同业务场景的需要进行调优已达到性能要求；mapreduce框架及其生态相对较为简单，对性能的要求也相对较弱，但是运行较为稳定，适合长期后台运行。
4.spark更加通用，spark提供了transformation和action这两大类的多个功能API，另外还有流式处理sparkstreaming模块、图计算GraphX等；mapreduce只提供了map和reduce两种操作，流计算以及其他模块的支持比较缺乏，计算框架(API)比较局限。
总结：
Spark与MapReduce是一种相互共生的关系。Hadoop提供了Spark所没有的功能特性，比如分布式文件系统，而Spark 为需要它的那些数据集提供了实时内存处理。完美的大数据场景正是设计人员当初预想的那样：让Hadoop和Spark在同一个团队里面协同运行。
四.结构化数据和非结构化数据对比
结构化数据是能够用数据或统一的结构加以表示的信息，如数字、符号。
非结构化数据本质上是结构化数据之外的一切数据。它不符合任何预定义的模型，因此它存储在非关系数据库中，并使用NoSQL进行查询。它可能是文本的或非文本的，也可能是人为的或机器生成的。
并且非结构化数据要比结构化数据多得多。非结构化数据占企业数据的80%以上，并且以每年55%~65%的速度增长。
五.spark集群的三种部署模式
1.local本地模式（单机）
在本地部署单个Spark服务，比较适合简单了解spark目录结构，熟悉配置文件，简单跑一下demo示例等调试场景。
2.standalone模式
Spark自带的任务调度模式，多个spark机器之间内部协作调度，但仅是spark自身的任务调度。
Standalone模式运行流程
3.yarn模式
Spark使用Hadoop的YARN组件进行资源与任务调度，真正意义上spark与外部对接协作。
六.认识spark生态圈
1.Spark Core
Spark的核心，提供底层框架及核心支持。
2.BlinkDB
一个用于在海量数据上进行交互式SQL查询的大规模并行查询引擎，允许用户通过权衡数据精度缩短查询响应时间，数据的精度将被控制在允许的误差范围内。
3.Spark SQL
可以执行SQL查询，支持基本的SQL语法和HiveQL语法，可读取的数据源包括Hive、HDFS、关系数据库（如MySQL）等。
4.SparkStreaming
可以进行实时数据流式计算。
5.MLBase
是Spark生态圈的一部分，专注于机器学习领域，学习门槛较低。
MLBase由4部分组成：MLlib、MLI、ML Optimizer和MLRuntime。
MLlib部分算法如下。
6.Spark GraphX
图计算的应用在很多情况下处理的数据量都是很庞大的。如果用户需要自行编写相关的图计算算法，并且在集群中应用，难度是非常大的。而使用GraphX即可解决这个问题，因为它内置了许多与图相关的算法，如在移动社交关系分析中可使用图计算相关算法进行处理和分析。
7.SparkR
AMPLab发布的一个R语言开发包，使得R语言编写的程序不只可以在单机运行，也可以作为Spark的作业运行在集群上，极大地提升了R语言的数据处理能力。
七.了解Spark核心数据集RDD
RDD（Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集），可以简单的把RDD理解成一个提供了许多操作接口的数据集合，和一般数据集不同的是，其实际数据分布存储于一批机器中（内存或磁盘中）。
Spark RDD转换和操作示例
宽依赖与窄依赖
窄依赖：表现为一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区或者多个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区。
宽依赖：表现为存在一个父RDD的一个分区对应一个子RDD的多个分区。
