刚接触大数据处理，将大数据处理的框架记录下来，之后深入的研究。
大数据处理的必要性
目前互联网中数据的数量正在飞速的增长，首先是G为单位，然后是T级别、P级别、E级别。数据虽然很多，但是我们往往只惯性我们感兴趣的那一部分，因此我们需要对海量数据进行处理获取有价值的信息来为我们所用。比如做数据分析来做定向营销、以及为客户提供个性化的服务。除此之外我们还可以对海量数据进行前期预处理，然后训练一些模型，我们可以用这些训练好的模型来对未来的事情进行预测。
大数据处理方式
如果原始的数据集很小，我们可以对数据进行单机处理分析，获取有价值的信息。但是如今为了获得更准确或者更有价值的信息，我们不得不对海量的原始数据进行处理。因此便出现了想hadoop、spark这样的分布式处理框架。在这些平台上面处理可以加快数据分析的速度。因为它们的主要思想是在一个主节点master上将打的计算任务分给其他的子节点来并行运算，然后汇总结果。
hadoop：hadoop的核心组件是HDFS和MapReduce，HDPF是分布式存储系统，它可以将海量数据存储在不同的子节点上，但是用户对此并不会感觉到。MapReduce是hadoop的核心计算框架，主要负责任务的分配以及结果的汇总。MapReduce由于会将中间结果写入HDFS，因此速度相对来说比较慢，实时性不够高，适合离线大数据处理，早期的数据处理主要是用这种框架。随着大数据处理的发展，对数据处理的实时性有了更高的需求，也就是需要满足流处理的平台。spark提供实时的流处理，当然还有其他的流处理框架。
spark：spark的核心组件是分布式存储系统和RDD以及上层业务层，业务层包括spark sql,spark streaming,mllib,graph x四大组件，可以满足许多场景的使用。
spark的分布式存储系统可以用hadoop的HDFS,并且目前主要也是这么用的，但是也可以用其他的，它并不依赖与hadoop。RDD是spark所特有的数据结构，可以说对spark的操作都是最rdd的操作。rdd操作分为两种，一种是transform，它可以生成一个新的rdd，常用的有map、filter等，另一种是action，它产生实际的rdd运算，常用的有collect、take等。rdd操作属于惰性调用，也就是说transform的时候它并没有执行，而是等到action的时候才会执行并且产生结果。
spark的业务层包括spark sql,它适用于交互式的查询、搜索等场景。spark streamin 流处理，实时处理领域用的多。mllib 机器学习库，里面提供了很多机器学习的模型，比如逻辑回归，随机森林等。graph x 图计算，用于处理多变多节点的图，比如社交网络图。
spark主要通过scala进行操作，但是它的外围也提供了多种其他语言的接口，比如python。但是对于大数据的实时处理，python的效率并没有Scala的效率高。
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