Spark大数据计算引擎介绍
大数据生态的两个主要部分是Hadoop软件框架和Spark内存级计算引擎。Hadoop包含四个项目：Hadoop common，HDFS，YARN和MapReduce。
HDFS用于存储数据，HDFS文件被划分成区块分布在集群上；
用于管理集群资源（CPU和内存）和支持Hadoop的公共实用程序；
MapReduce是利用磁盘的高I/O操作实现并行计算的框架，但它在迭代计算中性能不足。
Spark的作用相当于MapReduce，它是基于内存的计算引擎。Spark将迭代过程的中间数据缓存到内存中，根据需要多次重复使用。此外，Spark利用RDD结构提升了容错性能。
下面给出MapReduce和Spark的对比：
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。
Spark适合用于多次操作特定数据量大的数据集的场合；数据量小且计算密集度大的场合，其性能提升相对较小。
RDD
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。
RDD只能从持久存储或通过Transformation操作产生。（创建方式）
Spark工作架构
Spark可以分为1个driver(笔记本电脑或者集群网关机器上，用户编写的Spark程序)和若干个executor(在RDD分布的各个节点上)。
通过SparkContext(简称sc)连接Spark集群、创建RDD、累加器（accumlator）、广播变量（broadcast variables），简单可以认为SparkContext是Spark程序的根本。
Driver会把计算任务分成一系列小的task，然后送到executor执行。executor之间可以通信，在每个executor完成自己的task以后，所有的信息会被传回。
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。