随着互联网为代表的信息技术深度发展，产生了TB、PB甚至EB级数据量,因而专门应对大数据的分布式处理技术应运而生。如今业界大数据处理的主流平台非Hadoop和Spark莫属。
spark是什么
Spark是一个基于内存的开源计算框架，于2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab（AMP：Algorithms，Machines，People），
它最初属于伯克利大学的研究性项目，后来在2010年正式开源，并于 2013 年成为了 Apache 基金项目，
到2014年便成为 Apache 基金的顶级项目，该项目整个发展历程刚过六年时间，但其发展速度非常惊人。
正由于Spark来自于大学，其整个发展过程都充满了学术研究的标记，是学术带动Spark核心架构的发展，
如弹性分布式数据集（RDD，resilient distributed datasets）、流处理（Spark streaming）、机器学习（MLlib）、
SQL分析（Spark SQL）和图计算（GraphX），下面将主要介绍Spark发展历程和特点。
Spark特点
Spark之所以这么受关注，主要是因为其有主要特点如下。
1．轻量级快速处理
大数据处理中速度往往被置于第一位，Spark允许传统Hadoop集群中的应用程序在内存中以100倍的速度运行，
即使在磁盘上运行也能快10倍。Spark通过减少磁盘IO来达到性能的提升，它们将中间处理数据全部放到了内存中。
Spark使用了RDD（Resilient Distributed Datasets）数据抽象，这允许它可以在内存中存储数据，只在需要时才持久化到磁盘。
这种做法大大的减少了数据处理过程中磁盘的读写，大幅度的降低了运行时间。
2．易于使用
Spark支持多语言。Spark允许Java、Scala、Python及R（Spark 1.4版最新支持），这允许更多的开发者在自己熟悉的语言环境下进行工作，
普及了Spark的应用范围，它自带80多个高等级操作符，允许在shell中进行交互式查询，它多种使用模式的特点让应用更灵活。
3．支持复杂查询
除了简单的map及reduce操作之外，Spark还支持filter、foreach、reduceByKey、aggregate以及SQL查询、流式查询等复杂查询。
Spark更为强大之处是用户可以在同一个工作流中无缝的搭配这些功能，
例如Spark可以通过Spark Streaming（1.2.2小节对Spark Streaming有详细介绍）获取流数据，
然后对数据进行实时SQL查询或使用MLlib库进行系统推荐，而且这些复杂业务的集成并不复杂，
因为它们都基于RDD这一抽象数据集在不同业务过程中进行转换，转换代价小，体现了统一引擎解决不同类型工作场景的特点。
有关Streaming技术以及MLlib库和RDD将会这之后几个章节进行详述。
4．实时的流处理
对比MapReduce只能处理离线数据，Spark还能支持实时流计算。Spark Streaming主要用来对数据进行实时处理，
当然在YARN之后Hadoop也可以借助其他的工具进行流式计算。对于Spark Streaming，
著名的大数据产品开发公司Cloudera曾经对Spark Streaming有如下评价：
1）简单、轻量且具备功能强大的API，Sparks Streaming允许用户快速开发流应用程序。
2）容错能力强，不像其他的流解决方案，比如使用Storm需要额外的配置，而Spark无需额外的代码和配置，
因为直接使用其上层应用框架Spark Streaming就可以做大量的恢复和交付工作，让Spark的流计算更适应不同的需求。
3）集成性好，为流处理和批处理重用了同样的代码，甚至可以将流数据保存到历史数据中（如HDFS）。
5．与已存Hadoop数据整合
Spark不仅可以独立的运行（使用standalone模式），还可以运行在当下的YARN管理集群中。它还可以读取已有的任何Hadoop数据，
这是个非常大的优势，它可以运行在任何Hadoop数据源上，比如HBase、HDFS等。如果合适的话，
这个特性让用户可以易迁移已有Hadoop应用。
6．活跃和不断壮大的社区
Spark起源于2009年，当下已有超过50个机构730个工程师贡献过代码，
与2014年6月相比2015年代码行数扩大了近三倍（数据源于Spark Summit 2015公布的数据），这是个惊人的增长。
