1.Spark简介

快速且通用的集群计算平台

1.1.快速性：

• Spark扩充了流行的mapreduce计算模型
• Spark基于内存的计算

1.2.通用性：

它的设计容纳了其他分布式系统拥有的功能：批处理、迭代式计算、交互查询和流处理。优点：降低了维护成本

1.3.Spark高度开放

• 提供了python、java、scala、sql的api和丰富的内置库
• 和其他的大数据工具整合的很好，包括hadoop、kafka等

2.Spark组件

Spark包括多个紧密集成的组件，紧密集成的优点：
Spark底层优化了，基于Spark底层的组件，也得到了相应的优化。紧密集成，节省了各个组件组合使用时的部署，测试等时间。向Spark增加新的组件时，其他组件，可立即享用新组件的功能。

Spark组件

2.1.Spark Core

• 基本功能，包含任务调度，内存管理，容错机制等
• 内部定义了RDDs（弹性分布式数据集）
• 提供了很多api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

2.2.Spark SQL

• 是spark处理结构化数据的库，就像Hive SQL,MySQL一样。
• 应用场景，企业中用来做报表统计。

2.3.Spark Streaming

• 是实时数据流处理组件，类似Storm。
• 提供了api来操作实时流数据
• 应用场景，企业中用来从kafka接受数据做实时统计。

2.4.Mlib

• 一个包含通用机器学习功能的包，machine learning lib。
• 包含分类、聚类、回归等，还包括模型评估，数据导入。
• MLlib提供的上述方法，支持集群上的横向扩展。

2.5.Graphx

是处理图的库（例如，社交网络图），并进行图的并行计算。像Spark Streaming，Spark SQL一样，它也继承了RDD api。提供了各种图的操作，和常用的图算法，例如PangeRank算法。

2.6.Cluster Managers

就是集群管理，Spark自带一个集群管理是单独调度器。常见集群管理包括Hadoop YARN，Apache Mesos。

3.Spark与Hadoop比较

Hadoop应用场景：

离线处理，对时效性要求不高

Spark应用场景：

时效性要求高的场景
机器学习等领域

4.Spark安装

Spark运行环境：
Spark是Scala写的，运行在JVM上，所以运行环境Java7+。
如果使用Python API，需要安装Python 2.6+或Python 3.4+。
安装详情见https://www.jianshu.com/p/f5d93c157c81

5. Spark的Shell

spark的shell使你能够处理分布在集群上的数据。spark把数据加载到节点的内存中，因此分布式处理可以在秒级完成。快速使迭代式计算，实时查询、分析一般能够在shells中完成。
spark提供了python shell和scala shell
python shell: bin/pyspark
scala shell:bin/spark-shell