序：
Spark是一个并行计算框架，它是基于内存计算的。可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
1，Spark特点
运行速度快：这个速度快它是相对Hadoop的mapreduce来讲的：
Spark使用先进的DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）执行引擎，以支持循环数据流与内存计算，基于内存的计算速度可比Hadoop MapReduce快上百倍，基于磁盘的计算速度差不多快十倍；
容易使用：主要是因为它支持多种语言进行编程：
Spark支持使用Scala、Java、Python和R语言进行编程，简洁的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；
通用性：Spark提供了完整而强大的技术栈：
包括SQL查询、流式计算、机器学习和图算法组件，这些组件可以无缝整合在同一个应用中，足以应对复杂的计算；
运行模式多样：
Spark可运行于独立的集群模式中，或者运行于Hadoop中，也可运行于Amazon EC2等云环境中，并且可以访问HDFS、Cassandra、HBase、Hive等多种数据源。
2，Spark相对于Hadoop的优势
Spark的计算模式也属于MapReduce，但不局限于Map和Reduce操作，还提供了多种数据集操作类型，编程模型比MapReduce更灵活；
Spark提供了内存计算，中间结果直接放到内存中，带来了更高的迭代运算效率；
Spark基于DAG的任务调度执行机制，要优于MapReduce的迭代执行机制。
Spark最大的特点就是将计算数据、中间结果都存储在内存中，大大减少了IO开销；
Spark提供了多种高层次、简洁的API，通常情况下，对于实现相同功能的应用程序，Spark的代码量要比Hadoop少2-5倍。
Spark并不能完全替代Hadoop，主要用于替代Hadoop中的MapReduce计算模型。实际上，Spark已经很好地融入了Hadoop生态圈，并成为其中的重要一员，它可以借助于YARN实现资源调度管理，借助于HDFS实现分布式存储。
3，Spark内置模块
Spark的生态系统主要包含了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX 等组件，各个组件的具体功能如下：
Spark Core：Spark Core包含Spark的基本功能，有任务调度，内存管理，错误恢复，与存储系统交互等模块。还有对弹性分布式数据集（RDD）的API定义，Spark建立在统一的抽象RDD之上，使其以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景；通常所说的Apache Spark，指的就是Spark Core；
Spark SQL：是spark用来操作结构化数据的程序包。通过Spark SQL，我们可以使用 SQL或者Apache Hive版本的SQL方言(HQL)来查询数据。Spark SQL支持多种数据源，比如Hive表、Parquet以及JSON等。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；
Spark Streaming：是Spark提供的对实时数据进行流式计算的组件。提供了用来操作数据流的API，并且与Spark Core中的 RDD API高度对应。Spark Streaming支持高吞吐量、可容错处理的实时流数据处理，其核心思路是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业。
Spark MLlib（机器学习）：提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据 导入等额外的支持功能，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；
Spark 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运行复杂的图算法。
集群管理器：Spark 设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算。为了实现这样的要求，同时获得最大灵活性，Spark支持在各种集群管理器(Cluster Manager)上运行，包括Hadoop，YARN、Apache Mesos，以及Spark自带的一个简易调度器，叫作独立调度器。
Spark得到了众多大数据公司的支持，这些公司包括Hortonworks、IBM、Intel、Cloudera、MapR、Pivotal、百度、阿里、腾讯、京东、携程、优酷土豆。当前百度的Spark已应用于大搜索、直达号、百度大数据等业务；阿里利用GraphX构建了大规模的图计算和图挖掘系统，实现了很多生产系统的推荐算法；腾讯Spark集群达到8000台的规模，是当前已知的世界上最大的Spark集群。
4，Spark基本概念
RDD：是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）的简称，是分布式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；
DAG：是Directed Acyclic Graph（有向无环图）的简称，反映RDD之间的依赖关系；
Executor：是运行在工作节点（Worker Node）上的一个进程，负责运行任务，并为应用程序存储数据；
应用：用户编写的Spark应用程序；
任务：运行在Executor上的工作单元；
作业：一个作业包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种操作；
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”。
5，Spark运行架构
Spark运行架构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。
6，Spark各种概念之间的关系
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。当执行一个应用时，任务控制节点会向集群管理器（Cluster Manager）申请资源，启动Executor，并向Executor发送应用程序代码和文件，然后在Executor上执行任务，运行结束后，执行结果会返回给任务控制节点，或者写到HDFS或者其他数据库中。
7，Spark运行原理
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；
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；
SparkContext根据RDD的依赖关系构建DAG图，DAG图提交给DAG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将应用程序代码发放给Executor；
任务在Executor上运行，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有资源。
8，Spark运行架构的特点
每个应用都有自己专属的Executor进程，并且该进程在应用运行期间一直驻留。Executor进程以多线程的方式运行任务，减少了多进程任务频繁的启动开销，使得任务执行变得非常高效和可靠；
Spark运行过程与资源管理器无关，只要能够获取Executor进程并保持通信即可；
Executor上有一个BlockManager存储模块，类似于键值存储系统（把内存和磁盘共同作为存储设备），在处理迭代计算任务时，不需要把中间结果写入到HDFS等文件系统，而是直接放在这个存储系统上，后续有需要时就可以直接读取；在交互式查询场景下，也可以把表提前缓存到这个存储系统上，提高读写IO性能；
任务采用了数据本地性和推测执行等优化机制。数据本地性是尽量将计算移到数据所在的节点上进行，即“计算向数据靠拢”，因为移动计算比移动数据所占的网络资源要少得多。而且，Spark采用了延时调度机制，可以在更大的程度上实现执行过程优化。比如，拥有数据的节点当前正被其他的任务占用，那么，在这种情况下是否需要将数据移动到其他的空闲节点呢？答案是不一定。因为，如果经过预测发现当前节点结束当前任务的时间要比移动数据的时间还要少，那么，调度就会等待，直到当前节点可用。