概述
Spark是一个基于内存的用于处理、分析大数据的集群计算框架。
Spark组件
以上为Spark软件栈图
Spark项目包括多个紧密集成的组件，紧密集成的优点则体现在：
- 如果Spark底层优化了，基于Spark底层的组件也将得到相应优化
- 节省了各个组件组合使用时的部署、测试等时间
- 向Spark增加新组件时，其它组件都可立刻享用
Spark Core：
是Spark生态系统的基础，为其它的高级组件提供底层服务。
实现了任务调度、内存管理、容错机制等Spark项目中的基本功能，提供了创建和操作RDD的多个API
Saprk 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
Spark Streaming：
是实时数据流处理组件，类似Storm，Spark Streaming提供了API来操作实时流数据
应用场景：企业中用来从Kafka（或其他的消息队列中）接收数据做实时统计
MLlib：
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，和数据导入
MLlib提供上面的这些方法，都支持集群上的横向扩展（在机器学习领域，较于Python的单机和处理数据量的有限性，MLlib能够集群处理 ）
应用场景：机器学习
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
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
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
主要特点（与Hadoop比较）
-
使用方便
Spark提供了比MapReduce更简单的编程模型
Hadoop MapReduce只有两个操作符，map和reduce。要求任何问题都必须能够分解为一系列的map作业和reduce作业，但并有些算法难以只用这两个操作符来描述
Spark则提供了丰富的API，有80多个用于处理数据的操作符，处理复杂数据则更简单 -
快速
Spark比Hadoop处理数据更快速的原因主要在两方面：
1、Spark允许应用程序利用内存缓存数据，因此使用Spark实现的同样的应用程序只需要从硬盘读取一次数据即可；而Hadoop需要反复从硬盘读取、写入数据，当数据量巨大时，这样带来的I/O延迟是十分之大的
2、拥有更先进的作业执行引擎。例如Spark花在磁盘I/O和数据shuffle操作的时间更少（数据的shuffle操作通常会涉及网络间的数据传输，会增加应用程序的执行时间） -
通用
为各种类型的数据处理作业提供一个统一的集成平台。因此可以使用单一的Spark框架，创建一个包含多个不同类型任务的数据处理流水线，而不用学习不同的框架或者部署单独的集群。Spark自带了一系列的库，用于批处理、交互分析、流处理、机器学习、图计算等。越来越多流行的应用和库开始集成到Spark中或添加了对Spark的支持，这说明Spark在未来将更加强大。 -
可扩展
Spark集群的数据处理能力可以通过增加更多集群节点的方式得以提升，并且这个特性对于应用程序来说是透明的，往Spark集群扩展节点时，无须改动任何代码。 -
容错
Spark能自动处理集群中的节点故障，这样应用程序开发者无须在开发过程中处理这些异常。
Spark总体架构
工作节点-worker：为Spark应用提供CPU、内存和存储资源，把Spark应用当成分布式进程在集群节点上执行
集群管理员-cluster manager：控制整个集群，管理集群中worker节点的计算资源，Spark目前支持三种集群管理员，分别为单独模式、Mesos模式、YARN模式
驱动程序-Driver Program：提供数据处理的代码，Spark将在worker节点上执行这些代码。包含程序的main（）方法，RDD的定义和操作，管理Executor
执行者-Executor：Spark应用程序运行在worker节点上的一个进程，可以利用多线程的放并发执行应用代码，并且负责将数据存到内存或磁盘上
任务-task：是运行Spark应用程序的基本单位，Spark为每一个数据分区创建一个任务，一个执行者可以并发执行一个或多个任务。任务数量由分区数量决定
术语
shuffle操作
在集群节点上对数据进行重新分配，此分配并不是随机的，而是按照某些标准将数据分成不同的集合，每个集合就是一个新的分区。也就是把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据（洗牌的逆操作）作业-Job
是一系列计算的集合，本质上就是在Spark集群上运行数据处理算法。一个应用程序可以发起多个Job阶段-Stage
每个Job会被拆分成多组Task， 一组Task称为一个Stage。Stage的边界就是发生shuffle的地方，将task规整到不同的阶段。
我们可以描述一个Spark应用在集群节点上并行处理数据的过程。当一个Spark应用开始运行的时候，Spark会连接Cluster Manager，获取在worker Node上的Executor资源。Spark把一个数据处理算法当成一个Job提交，然后把这个Job分解成由若干Stage构成的DAG。并在Executor上调度运行这些Stage，调度操作由Cluster Manager提供的底层调度器实现。Executor即可并行地运行Spark提交的任务
数据源
Spark作为一个计算框架，并没有存储系统，但是它可以搭配外部存储系统使用，一般会选择搭配能够存储大量数据的分布式存储系统使用。任何Hadoop支持的数据源都可以被Spark Core使用，例如HDFS、HBase、Cassandra等。Spark应用程序也可以读写本地文件系统上的数据并在单机上处理，这个特性对于Spark的学习有着重大意义。
以上，为Mohammed Guller的《Big Data Analytics with Saprk》一书的学习笔记