Spark简介：
Spark是一个快速且通用的集群计算模型：
1、Spark是快速的：
快速是指处理几T到几批数据量的时候，他的处理时间是几秒钟或几分钟，相对于hadoop的几分钟到几小时是非常快速的，
通用是指Spark的应用场景比较多
Spark扩展了MapReduce的计算模型
Spark是基于内存计算的
当我们在处理一个大批量数据的时候，难免呢会产生一些中间的数据结果，怎么处理呢
第一种：放在硬盘中，硬盘会带来额外的写入写出的消耗
第二种：直接存放到内存中，放到内存中肯定比放到硬盘中要快一些。所以Spark的速度是很快的
举例（瑞士军刀，大刀，小刀等等）
Spark特点
2、Spark是通用的：
Spark容纳了其他的分布式系统拥有的功能，批处理（hadoop），迭代式处理(机器学习系统)，交互式查询（hive查询）和流处理（storm）
当我们搭建一个Spark集群时，就相当于搭建了这么多的功能
优点：大大的降低了集群的维护成本，因为在生产环境中，集群的维护是相当耗时
Spark是高度开放的 ：
提供了python java Scala sql的API，
与其他的大数据工具整合的很好，包括Hadoop，kafka等
Spark组件
spark core:
包括spark基本功能，包括任务调度，内存管理，容错机制
内部定义了RDDs(弹性分布式数据集),
提供多个APIs来创建和操作这些RDDs
应用场景，为其他组件提供底层服务
spark sql:
spark处理结构化数据的库，类似Hive SQL,MySql，
应用场景，主要为企业提供报表统计
spark streaming：
实时数据流处理组件，类似Storm，提供API操作实时流数据，
应用场景，企业中用来从Kafka中接收数据做实时统计
Mlib:
包含通用机器学习功能的包，包括聚类，回归，模型评估和数据导入。同时支持集群平台上的横向扩展
之前做机器学习都是Python比较多一点，Python的最大缺点是在单机上的，处理的数据量是有限的
而Mlib呢，是集群的，他的应用场景就是机器学习
Graphx：
处理图的库（例如社交网络的图），并进行图的并行计算
像spark steaming，spark sql一样，他也继承了RDD API
他提供了各种图的操作，和常用的图的算法，例如PangeRank算法
应用场景：就是图计算
Cluster Manager：
spark自带的集群管理
Spark紧密集成的优点：
spark底层优化，基于spark底层的组件也得到相应的优化，
紧密集成节省了组件的部署，测试时间
向spark增加新的组件时，其他组件，可立刻享用新组件的功能
Hadoop&Spark比较
Hadoop应用场景：
离线处理，时效性要求不高的场景：Hadoop中间数据落到硬盘上，导致Hadoop处理大数据时，时效性不高，时间在几分钟到几小时不等，但数据可以存储。
Spark应用场景：
时效性要求高的场景和机器学习：Spark基于内存，中间数据多在内存中，数据处理块，但Spark不具备hdfs存储功能，需借助hdfs
Doug Cutting 的观点：
spark这是个生态系统，每个组件都有其作用，各姗其职即可，
Spark不具有HDFS的存储能力，要借助HDFS等持久数据
大数据将会孕育出更多的新技术