Spark介绍
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Apache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎。 -
spark是一个实现快速通用的集群计算平台。它是由加州大学伯克利分校AMP实验室 开发的通用内存并行计算框架，用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。它扩展了广泛使用的MapReduce计算 模型。高效的支撑更多计算模式，包括交互式查询和流处理。spark的一个主要特点是能够在内存中进行计算，及时依赖磁盘进行复杂的运算，Spark依然比MapReduce更加高效。
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Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，以弥补MapReduce的不足。
Spark的四大特性
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高效性
Apache Spark使用最先进的DAG调度程序，查询优化程序和物理执行引擎，实现批量和流式数据的高性能。速度提升100X倍 -
易用性
Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的shell，可以非常方便地在这些shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法。 -
通用性
Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。Spark统一的解决方案非常具有吸引力，毕竟任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题，减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。 -
兼容性
Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。比如，Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器，并且可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS、HBase和Cassandra等。
这对于已经部署Hadoop集群的用户特别重要，因为不需要做任何数据迁移就可以使用Spark的强大处理能力。Spark也可以不依赖于第三方的资源管理和调度器，它实现了Standalone作为其内置的资源管理和调度框架，
这样进一步降低了Spark的使用门槛，使得所有人都可以非常容易地部署和使用Spark。此外，Spark还提供了在EC2上部署Standalone的Spark集群的工具。
Spark的组成
Spark组成(BDAS)：全称伯克利数据分析栈，通过大规模集成算法、机器、人之间展现大数据应用的一个平台。也是处理大数据、云计算、通信的技术解决方案。
SparkCore：将分布式数据抽象为弹性分布式数据集（RDD），实现了应用任务调度、RPC、序列化和压缩，并为运行在其上的上层组件提供API。SparkSQL：Spark Sql 是Spark来操作结构化数据的程序包，可以让我使用SQL语句的方式来查询数据，Spark支持多种数据源，包含Hive表，parquest以及JSON等内容。Spark Streaming：是Spark提供的实时数据进行流式计算的组件。MLlib：提供常用机器学习算法的实现库。GraphX：提供一个分布式图计算框架，能高效进行图计算。BlinkDB：用于在海量数据上进行交互式SQL的近似查询引擎。Tachyon：以内存为中心高容错的的分布式文件系统。
应用场景
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Yahoo将Spark用在Audience Expansion中的应用，进行点击预测和即席查询等
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淘宝技术团队使用了Spark来解决多次迭代的机器学习算法、高计算复杂度的算法等。应用于内容推荐、社区发现等
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腾讯大数据精准推荐借助Spark快速迭代的优势，实现了在“数据实时采集、算法实时训练、系统实时预测”的全流程实时并行高维算法，最终成功应用于广点通pCTR投放系统上。
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优酷土豆将Spark应用于视频推荐(图计算)、广告业务，主要实现机器学习、图计算等迭代计算。
