注：
1. 本文链接中，包含[]的为已翻译的文档链接，不包含的为官方文档链接。
2. 涉及到编程语言的部分，以翻译Scala的部分为主

Spark概述

Apache Spark是一个快速的，通用的集群计算系统。在Java，Scala，Python和R语言中提供了高层API，并提供一个支持一般图形计算的优化引擎。Spark支持一个丰富的高层工具集，包括Spark SQL用于SQL和结构化数据处理，MLLib用于机器学习，GraphX用于图处理和Spark Streaming。

下载

从官网下载页面获取Spark。本文档适用于Spark 2.1.0版本。Spark为使用HDFS和YARN而需要用到Hadoop客户端库。下载包是为适配主流Hadoop版本预先打包好的。用户还可以下载"Hadoop free"二进制文件，然后通过配置Spark的classpath在任意版本的Hadoop中运行Spark。Scala和Java用户可以使用maven cooridnates在项目中包含Spark。将来Python用户也可以从PyPI中安装Spark。

如果想要从源码编译Spark，访问构建Spark。

Spark可以在Windows和类UNIX系统（如Linux，Mac OS）上运行。Spark很容易在一台机器上本地运行——你需要做的就是在系统PATH上安装了Java，或者在JAVA_HOME环境变量中指定了Java的安装路径。

Spark可以运行在Java 7+，Python 2.6+/3.4+，R 3.1+环境上。对于Scala API，Spark 2.1.0使用的是Scala 2.11。你需要使用一个可兼容的Scala版本（2.11.x）。

请注意，从Spark 2.0.0开始，对Java 7和Python 2.6的支持已弃用，从Spark 2.1.0开始，对Scala 2.10和Hadoop 2.6之前版本的支持已弃用，在Spark 2.2.0时可能会被删除。

运行示例和Shell

Spark自带几个示例程序。Scala，Java，Python和R语言的示例在 examples/src/main 目录下。要运行Java或者Scala示例程序，在Spark的根目录中使用bin/run-example <class> [params]（在后台，将调用更通用的spark-submit脚本来启动应用程序）。例如：

./bin/run-example SparkPi 10

也可以使用一个修改版的Scala Shell以交互方式运行Spark。这是一种学习框架非常好的方式。

./bin/spark-shell --master local[2]

其中--master选项指定了分布式集群的master URL，local以单线程在本地运行，local[N]以N个线程在本地运行。你应该首先使用local来进行测试。完整的选项列表，可使用--help选项来运行Spark。

Spark也提供了Python API。要在Python解释器中以交互方式运行Spark，使用bin/pyspark：

./bin/pyspark --master local[2]

Spark也提供了Python的示例应用程序，例如，

./bin/spark-submit examples/src/main/python/pi.py 10

Spark从1.4版本开始就提供了一个实验的R API（只包含DataFrames API）。要在R语言解释器中交互式地运行Spark，使用bin/sparkR：

./bin/sparkR --master local[2]

Spark也提供了R语言的示例应用程序，例如，

./bin/spark-submit examples/src/main/r/dataframe.R

在集群上运行

Spark集群模式概述解释了在集群上运行Spark的关键概念。Spark可以独立运行，或者在多个现有的集群管理器上运行。目前提供了集中部署选项：

• Standalone Deploy Mode：在私有集群上部署Spark最简单的方法
• Apache Mesos
• Hadoop YARN

从这里开始

编程指南：

• [Quick Start]：Spark的快速介绍，从这开始吧！
• [Spark Programming Guide]：Spark在所有支持语言（Scala，Java，Python，R）中的详细概述。
• 构建在Spark上的模块：
  • Spark Streaming：处理实时数据流
  • Spark SQL, Datasets, and DataFrames：支持结构化数据和关系查询
  • MLlib：内置的机器学习库
  • GraphX：Spark用于图形处理的新API

API文档：

• Spark Scala API (Scaladoc)
• Spark Java API (Javadoc)
• Spark Python API (Sphinx)
• Spark R API (Roxygen2)

部署指南：

• 集群概述：在集群运行时的概念和组件概述
• 提交应用程序：打包和部署应用程序
• 部署模式：
  • Amazon EC2：让你在5分钟之内在EC2上启动集群的脚本
  • Standalone Deploy Mode：不使用第三方集群管理器的情况下快速启动独立集群
  • Mesos：使用Apache Mesos部署一个私有集群
  • YARN：在Hadoop NextGen (YARN)上部署Spark

其它文档

• 配置：通过配置系统定制Spark
• 监控：跟踪你的应用程序的行为
• 优化指南：优化性能和内存使用的最佳实践
• 任务调度：在应用程序内和跨应用程序调度资源
• 安全性：Spark的安全性支持
• 硬件配置：对集群硬件配置的建议
• 与其它存储系统集成
  • OpenStack Swift
• 构建Spark：使用Maven系统来构建Spark
• 给Spark做贡献
• 第三方项目：相关的第三方Spark项目

外部资源

• Spark主页
• Spark社区：资源，包括一些当地的聚会
• StackOverflow tag apache-spark
• 邮件列表：可以在这里问Spark的问题
• AMP Camps：在加州大学伯克利分校的一系列训练营，关于Spark，Spark Streaming，Mesos以及更多内容的特色演讲和练习。视频，幻灯片和练习可以在网上免费获取。
• 代码示例：可以在Spark（Scala, Java, Python, R）的examples子文件夹中获取更多示例。

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