1.Spark

定义:Apache Spark是用于大规模数据(large-scala data)处理的统一(unified)分析引擎。

Spark

是什么

Spark 最早源于一篇论文 Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing，该论文是由加州大学柏克莱分校的 Matei Zaharia 等人发表的。论文中提出了一种弹性分布式数据集(即 RDD)的概念。

翻译过来就是:RDD 是一种分布式内存抽象，其使得程序员能够在大规模集群中做内存运算，并且有一定的容错方式。而这也是整个 Spark 的核心数据结构，Spark 整个平台都围绕着RDD进行。

Spark是一款分布式内存计算的统一分析引擎。其特点就是对任意类型的数据进行自定义计算。

Spark可以计算:结构化、半结构化、非结构化等各种类型的数据结构，同时也支持使用Python、Java、Scala、R以及SQL语言去开发应用程序计算数据。

Spark的适用面非常广泛，所以，被称之为统一的(适用面广)的分析引擎(数据处理)

Spark和前面学习的Hadoop技术栈有何区别呢?

扩展阅读:

Spark VS Hadoop

(MapReduce)

	Hadoop	Spark
类型	基础平台, 包含计算, 存储, 调度	纯计算工具(分布式)
场景	海量数据批处理(磁盘迭代计算)	海量数据的批处理(内存迭代计算、交互式计算)、海量数据流计算
价格	对机器要求低, 便宜	对内存有要求, 相对较贵
编程范式	Map+Reduce, API 较为底层, 算法适应性差	RDD组成DAG有向无环图, API 较为顶层, 方便使用
数据存储结构	MapReduce中间计算结果在HDFS磁盘上, 延迟大	RDD中间运算结果在内存中 , 延迟小
运行方式	Task以进程方式维护, 任务启动慢	Task以线程方式维护, 任务启动快，可批量创建提高并行能力

尽管Spark相对于Hadoop而言具有较大优势，但Spark并不能完全替代Hadoop
 在计算层面，Spark相比较MR(MapReduce)有巨大的性能优势，但至今仍有许多计算工具基于MR构架，比如非常成熟的Hive
 Spark仅做计算，而Hadoop生态圈不仅有计算(MR)也有存储(HDFS)和资源管理调度(YARN)，HDFS和YARN仍是许多大数据

体系的核心架构。

面试题:Hadoop的基于进程的计算和Spark基于线程方式优缺点?

答案:Hadoop中的MR中每个map/reduce task都是一个java进程方式运行，好处在于进程之间是互相独立的，每个task独享进程资源，没有互相干扰，监控方便，但是问题在于task之间不方便共享数据，执行效率比较低。比如多个map task读取不同数据源文件需要将数据源加载到每个map task中，造成重复加载和浪费内存。而基于线程的方式计算是为了数据共享和提高执行效率，Spark采用了线程的最小的执行单位，但缺点是线程之间会有资源竞争。

 【扩展阅读】:线程基本概念

 线程是CPU的基本调度单位
 一个进程一般包含多个线程, 一个进程下的多个线程共享进程的资源  不同进程之间的线程相互不可见
 线程不能独立执行
 一个线程可以创建和撤销另外一个线程

2.Spark四大特点

1.速度快

由于Apache Spark支持内存计算，并且通过DAG(有向无环图)执行引擎支持无环数据流，所以官方宣称其在内存中的运算速度要比 Hadoop的MapReduce快100倍，在硬盘中要快10倍。

Spark处理数据与MapReduce处理数据相比，有如下两个不同点:
 其一、Spark处理数据时，可以将中间处理结果数据存储到内存中;

 其二、Spark 提供了非常丰富的算子(API), 可以做到复杂任务在一个Spark 程序中完成.

2.易于使用

Spark 的版本已经更新到 Spark 3.2.0(截止日期2021.10.13)，支持了包括 Java、Scala、Python 、R和SQL语言在内的多种语言。为了兼容Spark2.x企业级应用场景，Spark仍然持续更新Spark2版本。

3.通用性强

在 Spark 的基础上，Spark 还提供了包括Spark SQL、Spark Streaming、MLib 及GraphX在内的多个工具库，我们可以在一个应用中无缝地使用这些工具库。

4.运行方式

Spark 支持多种运行方式，包括在 Hadoop 和 Mesos 上，也支持 Standalone的独立运行模式，同时也可以运行在云Kubernetes(Spark 2.3开始支持)上。

3. Spark框架模块

整个Spark 框架模块包含:Spark Core、 Spark SQL、 Spark Streaming、 Spark GraphX、 Spark MLlib，而后四项的能力都是建立在核心引擎之上。

Spark Core:Spark的核心，Spark核心功能均由Spark Core模块提供，是Spark运行的基础。Spark Core以RDD为数据抽象，提供Python、Java、 Scala、R语言的API，可以编程进行海量离线数据批处理计算。

SparkSQL:基于SparkCore之上，提供结构化数据的处理模块。SparkSQL支持以SQL语言对数据进行处理，SparkSQL本身针对离线计算场景。同时基于SparkSQL，Spark提供了StructuredStreaming模块，可以以SparkSQL为基础，进行数据的流式计算。

SparkStreaming:以SparkCore为基础，提供数据的流式计算功能。 MLlib:以SparkCore为基础，进行机器学习计算，内置了大量的机器学习库和API算法等。方便用户以分布式计算的模式进行机器学习计算。 GraphX:以SparkCore为基础，进行图计算，提供了大量的图计算API，方便用于以分布式计算模式进行图计算。