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最近总结了个人的各项能力，发现在大数据这方面几乎没有涉及，因此想补充这方面的知识，丰富自己的知识体系，
大数据生态主要包含：Hadoop和Spark两个部分，Spark作用相当于MapReduce
MapReduce和Spark对比如下
磁盘由于其物理特性现在，速度提升非常困难，远远跟不上CPU和内存的发展速度。近几十年来，内存的发展一直遵循摩尔定律，价格在下降，内存在增加。现在主流的服务器，几百GB或几TB的内存都很常见，内存的发展使得内存数据库得以实现，Spark正是利用这种计算资源设计的基于内存的分布式处理软件，其目标是取代MapReduce。Spark可以直接对HDFS进行数据读写，支持YARN等部署模式。 适合用于多次操作特定数据量大的数据集的场合（数据挖掘和机器学习）；数据量小且计算密集度大的场合，其性能提升相对较小。
通过对比Spark性能和易用性较高因此从Spark入手学习大数据生态。
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法，（提供了大量库SQL、DataFrames、MLlib、GraphX、Spark Streaming等）。
在Spark里，所有的处理和计算任务都会被组织成一系列Resilient Distributed Dataset(弹性分布式数据集，简称RDD)上的transformations(转换) 和 actions(动作)。 RDD是一个包含诸多元素、被划分到不同节点上进行并行处理的数据集合，可以将RDD持久化到内存中，这样就可以有效地在并行操作中复用（在机器学习这种需要反复迭代的任务中非常有效）。 在节点发生错误时RDD也可以根据其Lineage自动计算恢复。 RDD是Spark的最基本抽象，是对分布式内存的抽象使用，以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现。 RDD是Spark最核心的内容，它表示已被分区、不可变的、能够被并行操作的数据集，不同的数据集格式对应不同的RDD实现。 RDD必须是可序列化的。
Spark框架是使用Scala函数式编程语言开发的，支持Java编程，Java与Scala可以互操作。此外，Spark提供了Python编程接口，Spark使用Py4J实现Python与Java的互操作，从而可以使用Python编写Spark程序。Spark还提供了一个Python_Shell，即pyspark，从而可以以交互的方式使用Python编写Spark程序。
