​目录

​一、Spark概述

二、为什么要学习Spark

三、Spark 四大特性

1、速度快

2、易用性

3、通用性

4、兼容性

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一、Spark概述

Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing.

spark是基于内存计算的大数据处理框架，由于基于内存计算，处理数据非常快。这里仅仅只涉及到数据的计算，并没有涉及到数据的存储，后期就需要对接各种不同的外部数据源，比如处理HDFS上的数据。

官方网址：
https://spark.apache.org/ 

二、为什么要学习Spark

就是因为spark处理速度比mapreduce快很多，提高任务运行的速度，很受企业青睐。
spark不在是一个简单的框架，而是发展成一个生态系统，它里面有很多不同的子项目
sparksql
sparkStreaming
Graphx
Mlib

三、Spark 四大特性

1、速度快

spark比mapreduce在内存中快100倍，比mapreduce在磁盘中快10倍。

spark比mapreduce快的主要2个原因
1）mapreduce的任务每一个job它的输出结果只能够保存在磁盘，后续有其他的job需要依赖于前面job的输出结果，这个时候需要进行大量的磁盘io操作。 spark的任务每一个job它的输出结果可以保存在内存中，后续有其他的job需要依赖于前面job的输出结果，这个时候就可以直接在内存中获取得到，大大减少磁盘io操作，最后提升了性能。

例如： select name,age from (select * from user where age >30 and age <40)

2) mapreduce的任务它是以进程的方式运行在yarn集群中，比如一个job有100个MapTask,这个时候就需要开启100个进程去处理这个100个task。spark的任务它是以线程的方式运行在进程中，比如一个job有100个MapTask，这个时候就可以极端一点：只启动一个进程，在这个进程运行100个线程。这里开启一个进程和开启一个线程代价是不一样，开启一个进程需要的时间和资源比线程要大大增加。spark中可以减少大量的时间资源调度，提升性能。

2、易用性

可以快速开发一个spark应用程序，通过java、scala、python、R、sql不同语言开发代码程序

3、通用性

spark框架是一个生态系统，可以通过不同子项目sparksql、sparkStreaming、Mlib、Graphx应用到不同的应用场景。

4、兼容性

spark任务就是一个计算程序，哪里可以给当前这个程序提供对应的计算资源，我们就可以把程序提交到哪里去。

yarn
spark程序可以提交到yarn中去运行，整个任务的资源分配由resourcemanager去负责standalone

standalone
它是spark自带的集群模式，整个任务的资源分配由Master去负责

mesos
它是一个apache开源类似于yarn的资源管理平台
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