假期的前段时间对于上学期的大数据稍微做了总结，对可视化工具echarts参照b站学习了几节。
接下来的假期将学习spark。
今天将spark安装完成，并且在大学生mooc上将其spark的一章视频学习完。其分为6小节。
Spark概述，spark生态系统，spark运行架构，spark sql，spark的部署和应用方式，spark编程实践。
成功安装spark
- Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架，所以相比于基于磁盘计算的hadoop计算框架具有低延迟，运行速度快的优点。
- Spark生态系统包含了spark core（提供内存计算，）、spark sql（提供交互式查询分析）、spark streaming（提供流计算功能）、MLLib（提供机器学习算法库的组件）和Graphx（提供图计算）等组件。
3.运行架构
spark运行流程：
Spark采用Executor的优点
①利用多线程来执行具体的任务，减少任务的启动开销
②利用BlockManager存储模块减少IO开销
4.spark sql:在hive兼容层面仅依赖HiveQL解析、Hive元数据。
接下来准备每天进行spark实验