分布式系统详解--框架（Spark-简介）
一、定义
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架。
二、优势特点
Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
2.1 速度--以更快的速度运行工作负载
Apache Spark使用最先进的DAG调度程序，查询优化器和物理执行引擎，实现批处理和流数据的高性能。
2.2 便于使用--Java、Scala、Python、R、SQL
Spark提供80多个高级操作员，可以轻松构建并行应用程序。您可以 从Scala，Python，R和SQL shell中以交互方式使用它。
2.3 集合sql、流媒体和复杂的分析
Spark支持一堆库，包括SQL和DataFrames，用于机器学习的MLlib，GraphX和Spark Streaming。 您可以在同一个应用程序中无缝地组合这些库。
2.4 随处运行
Spark运行在Hadoop，Apache Mesos，Kubernetes，独立或云端。 它可以访问各种数据源。
您可以使用其独立群集模式，在EC2上，在Hadoop YARN上，在Mesos上或在Kubernetes上运行Spark。 访问HDFS，Alluxio，Apache Cassandra，Apache HBase，Apache Hive和数百个其他数据源中的数据。
三、Spark的组件
3.1 Spark Core：
包含Spark 的基本功能，包含任务调度、内存管理、容错机制。
内部定义了RDDs（弹性分布式数据集）。
提供了很多APIs来创建和操作这些RDDs。
应用场景，为其他组件提供底层的服务。
3.2 Spark SQL：
这是Spark 处理结构化数据的库，如同Hive SQL，Mysql一般。
应用场景，企业中用来做报表统计。
3.3 Spark Streaming
实时数据流处理组件，类似于Storm。
它提供了API来操作实时流数据。
应用场景，企业中用来从Kafka接收数据做实时统计。
3.4 Mlib：
一个包含通用机器学习的功能的包，Machine learning lib。
包含分类、聚类、回归等，还包括模型评估，和数据导入。
Mlib提供的所有方法，均支持集群中的横向扩展。
应用场景：机器学习
3.5 Graphx：
处理图的库（例如：社交网络图），并进行图的并行计算。
像Spark Streaming，Spark SQL一样，它继承了RDD API。
它提供了各种图的操作，和常用的图算法，例如PangeRank算法。
应用场景：图计算。
3.6 Cluster Managers：
集群管理，Spark 自带一个集群管理是单独调度器。
常见的集群管理包括Hadoop Yarn，Apache Mesos。
