spark介绍

Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是--Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。

Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。

前言

Apache Spark是一个开源集群运算框架，相对于Hadoop的MapReduce会在运行完工作后将中介数据存放到磁盘中，Spark使用了存储器内运算技术，能在数据尚未写入硬盘时即在存储器内分析运算。

Spark 在存储器内运行程序的运算速度能做到比 Hadoop MapReduce 的运算速度快上 100 倍，即便是运行程序于硬盘时，Spark 也能快上 10 倍速度。Spark 允许用户将数据加载至集群存储器，并多次对其进行查询，非常适合用于机器学习算法。

使用 Spark 需要搭配集群管理员和分布式存储系统。Spark 支持独立模式（本地 Spark 集群）、Hadoop YARN 或 Apache Mesos 的集群管理。在分布式存储方面，Spark 可以和 Alluxio, HDFS、 Cassandra 、OpenStack Swift 和 Amazon S3 等接口搭载。 Spark 也支持伪分布式（pseudo-distributed）本地模式，不过通常只用于开发或测试时以本机文件系统取代分布式存储系统。在这样的情况下，Spark 仅在一台机器上使用每个 CPU 核心运行程序。