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一、Spark简介
1.Spark是一个基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。
2.Spark在2009年诞生于美国加州大学伯克利分校的AMP实验室，项目采用Scala编写；2013年6月成为Apache的孵化项目；2014年2月打破了Hadoop保持的基准排序记录，成为Apache的顶级项目，广受欢迎，如今已成为Apache软件基金会最重要的三大分布式计算系统开源项目之一（Hadoop、Spark、Storm）。
二、Spark的特点
1.运行速度快
Spark使用先进的DAG(有向无环图)执行引擎，以支持循环数据流与内存计算，基于内存的执行速度比Hadoop快上百倍，基于磁盘的执行速度也要快上10倍。
2.容易使用(易用)
Spark支持使用Scala、java、Python和R语言进行编程，还支持超过80种高级算法，简介的API设计有助于用户轻松构建并行程序，并且可以通过Spark Shell进行交互式编程。
3.通用性
Spark提供了完整而强大的技术栈，包括SQL查询(Spark SQL)、流式计算(Spark Streaming)、机器学习(MLlib)、**图计算(GraphX)**组件，这些组件可以无缝整合在同一个应用中，减少开发和维护的人力成本，和部署平台的物力成本。
4.运行模式多样(兼容性)
Spark可以非常方便的和其他开源产品进行融合。Spark可运行于独立的集群模式，或者运行于hadoop中，也可以运行于Amazon EC2等云环境，并且可以访问HDFS、Cassandra、HBase、Hive等多种数据源。
三、Spark生态中的组件
1. Spark Core
Spark Core包含Spark的基本功能，如内存计算、任务调度、部署模式、故障恢复、存储管理等，主要面对批数据处理。Spark建立在统一的抽象RDD(弹性分布式数据集)上，使其可以以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景。
2. Spark SQL
Spark SQL允许开发人员直接处理RDD，同时也可查询Hive、HBase等外部数据源。Spark SQL的一个重要特点是其能够统一处理关系表和RDD，使得开发人员不需要自己编写Spark应用程序，开发人员可以轻松地使用SQL命令进行查询，并进行更复杂的数据分析。
3. Spark Streaming
Spark Streaming支持高吞吐量、可容错处理的实时流数据处理，其核心思路是将流数据分解成一系列短小的批处理作业，每个短小的批处理作业都可以使用Spark Core进行快速处理。Spark Streaming支持多种数据输入源，如Kafka，Flume和TCP套接字等。
4. MLlib(机器学习)
MLlib提供了常用机器学习算法的实现，包括聚类、分类、回归、协同过滤等，降低了机器学习的门槛，开发人员只要具备一定的理论知识就能进行机器学习的工作。
5. GraphX(图计算)
GraphX 是Spark中用于图计算的API，可认为是Pregel在Spark上的重写及优化，GraphX性能良好，拥有丰富的功能和运算符，能在海量数据上自如地进行复杂的图算法。
注意：无论是Spark SQL、Spark Streaming、MLlib还是GraphX，都可以使用Spark Core的API处理问题，它们的方法几乎是互通的，处理的数据也可以共享，不同应用之间的数据可以无缝集成。
四、Spark运行架构
1.基本概念
（1）RDD：是弹性分布式数据集(Resilient Distributed DataSet)的英文缩写，是分布在内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内存模型。
（2）DAG：是Directed Acyclic Graph(有向无环图)的英文缩写，反应RDD之间的依赖关系。
（3）Executor：是运行在工作节点(Worke Node)上的一个进程，负责运行任务，并为应用程序存储数据。
（4）应用：用户编写的Spark应用程序。
（5）任务：运行在Executor上的工作单元。
（6）作业：一个作业包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种操作。
（7）阶段：是作业的基本调度单位，一个作业会分为多组任务，每组任务被称为“阶段”，，或者也被称为“任务集”。
2.架构设计
如图所示：包括集群资源管理器(Cluster Manager)、运行作业任务的工作节点(Worker Node)、每个应用的任务控制节点(Driver)和每个工作节点上负责具体任务的执行进程(Executor)。其中，集群资源管理器可以是Spark自带的资源管理器，也可以是YARN或Mesos等资源管理框架。
在Spark中，一个应用(Application)由一个任务控制节点(Driver)和若干个作业(Job)构成，一个作业由多个阶段(Stage)构成，一个阶段由多个任务(Task)组成
3.Spark运行基本流程
（1）当一个Spark应用被提交时，首先需要为这个应用构建起基本的运行环境。即由任务控制节点(Driver)创建一个SparkContext，由SparkContext负责和资源管理器(Cluster Manager)的通信以及进行资源的申请、任务的分配和监控等。SparkContext 会向资源管理器注册并申请运行Executor的资源。
（2）资源管理器为Executor分配资源，并启动Executor进程，Executor运行情况将随着“心跳”发送到资源管理器上。
（3）SparkContext根据RDD的依赖关系构建DAG图，DAG图提交给DAG任务调度器(DAGScheduler)进行解析，将DAG图分解成多个“阶段”(每个阶段都是一个任务集)，并且计算出各个阶段之间的依赖关系，然后把一个个“任务集”提交给底层的任务调度器(TaskScheduler)进行处理；Executor向SparkContext申请任务，任务调度器将任务分发给Executor运行，同时SparkContext将应用程序代码发送给Executor。
（4）任务在Executor运行，把执行结果反馈给任务调度器，然后反馈给DAG调度器，运行完毕后写入数据并释放所以资源。
