从速度的角度看，Spark从流行的MapReduce模型继承而来，可以更有效地支持多种类型的计算，如交互式查询和流处理。速度在大数据集的处理中非常重要，它可以决定用户可以交互式地处理数据，还是等几分钟甚至几小时。Spark为速度提供的一个重要特性是其可以在内存中运行计算，即使对基于磁盘的复杂应用，Spark依然比MapReduce更有效。

从通用性来说，Spark可以处理之前需要多个独立的分布式系统来处理的任务，这些任务包括批处理应用、交互式算法、交互式查询和数据流。通过用同一个引擎支持这些任务，Spark使得合并不同的处理类型变得简单，而合并操作在生产数据分析中频繁使用。而且，Spark降低了维护不同工具的管理负担。

Spark被设计的高度易访问，用Python、Java、Scala和SQL提供简单的API，而且提供丰富的内建库。Spark也与其他大数据工具进行了集成。特别地，Spark可以运行在Hadoop的集群上，可以访问任何Hadoop的数据源，包括Cassandra。

Spark 核心组件

Spark核心组件包含Spark的基本功能，有任务调度组件、内存管理组件、容错恢复组件、与存储系统交互的组件等。Spark核心组件提供了定义弹性分布式数据集(resilient distributed datasets，RDDs)的API，这组API是Spark主要的编程抽象。RDDs表示分布在多个不同机器节点上，可以被并行处理的数据集合。Spark核心组件提供许多API来创建和操作这些集合。

Spark SQLSpark SQL是Spark用来处理结构化数据的包。它使得可以像Hive查询语言(Hive Query Language, HQL)一样通过SQL语句来查询数据，支持多种数据源，包括Hive表、Parquet和JSON。除了为Spark提供一个SQL接口外，Spark SQL允许开发人员将SQL查询和由RDDs通过Python、Java和Scala支持的数据编程操作混合进一个单一的应用中，进而将SQL与复杂的分析结合。与计算密集型环境紧密集成使得Spark SQL不同于任何其他开源的数据仓库工具。Spark SQL在Spark 1.0版本中引入Spark。

Shark是一个较老的由加利福尼亚大学和伯克利大学开发的Spark上的SQL项目，通过修改Hive而运行在Spark上。现在已经被Spark SQL取代，以提供与Spark引擎和API更好的集成。

Spark流(Spark Streaming)Spark流作为Spark的一个组件，可以处理实时流数据。流数据的例子有生产环境的Web服务器生成的日志文件，用户向一个Web服务请求包含状态更新的消息。Spark流提供一个和Spark核心RDD API非常匹配的操作数据流的API，使得编程人员可以更容易地了解项目，并且可以在操作内存数据、磁盘数据、实时数据的应用之间快速切换。Spark流被设计为和Spark核心组件提供相同级别的容错性，吞吐量和可伸缩性。

MLlibSpark包含一个叫做MLlib的关于机器学习的库。MLlib提供多种类型的机器学习算法，包括分类、回归、聚类和协同过滤，并支持模型评估和数据导入功能。MLlib也提供一个低层的机器学习原语，包括一个通用的梯度下降优化算法。所有这些方法都可以应用到一个集群上。

GraphXGraphX是一个操作图(如社交网络的好友图)和执行基于图的并行计算的库。与Spark流和Spark SQL类似，GraphX扩展了Spark RDD API，允许我们用和每个节点和边绑定的任意属性来创建一个有向图。GraphX也提供了各种各样的操作图的操作符，以及关于通用图算法的一个库。

集群管理器Cluster Managers在底层，Spark可以有效地从一个计算节点扩展到成百上千个节点。为了在最大化灵活性的同时达到这个目标，Spark可以运行在多个集群管理器上，包括Hadoop YARN，Apache Mesos和一个包含在Spark中的叫做独立调度器的简易的集群管理器。如果你在一个空的机器群上安装Spark，独立调度器提供一个简单的方式;如果你已经有一个Hadoop YARN或Mesos集群，Spark支持你的应用允许在这些集群管理器上。第七章给出了不同的选择，以及如何选择正确的集群管理器。

谁使用Spark?用Spark做什么?

由于Spark是一个面向集群计算的通用框架，可用于许多不同的应用。使用者主要有两种：数据科学家和数据工程师。我们仔细地分析一下这两种人和他们使用Spark的方式。明显地，典型的使用案例是不同的，但我们可以将他们粗略地分为两类，数据科学和数据应用。

数据科学的任务数据科学，近几年出现的一门学科，专注于分析数据。尽管没有一个标准的定义，我们认为一个数据科学家的主要工作是分析和建模数据。数据科学家可能会SQL，统计学，预测模型(机器学习)，用Python、MATLAB或R编程。数据科学家能将数据格式化，用于进一步的分析。

数据科学家为了回答一个问题或进行深入研究，会使用相关的技术分析数据。通常，他们的工作包含特殊的分析，所以他们使用交互式shell，以使得他们能在最短的时间内看到查询结果和代码片段。Spark的速度和简单的API接口很好地符合这个目标，它的内建库意味着很多算法可以随时使用。

Spark通过若干组件支持不同的数据科学任务。Spark shell使得用Python或Scala进行交互式数据分析变得简单。Spark SQL也有一个独立的SQL shell，已经为大家精心准备了大数据的系统学习资料，从Linux-Hadoop-spark-......，需要的小伙伴可以点击它可以用SQL进行数据分析，也可以在Spark程序中或Spark shell中使用Spark SQL。MLlib库支持机器学习和数据分析。而且，支持调用外部的MATLAB或R语言编写的程序。Spark使得数据科学家可以用R或Pandas等工具处理包含大量数据的问题。

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