spark系列（一）：简介

spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。spark除了提供核心的api外，为了更方便使用，针对更具体的场景提供了解决方案。spark提供了用于交互查询的spark SQL、流处理spark Streaming、机器学习spark MLlib和图计算spark GraphX。

spark能力分布

spark具有如下优点：

与Hadoop提供的Map/Reduce相比，spark速度更快。这得益于其对缓存的充分利用。我们知道Map/Reduce模式下，在shuffle阶段，Map的结果会被写入本地文件中，Reduce时会通过网络去读取文件中的数据。在Reduce任务完成之后，结果又会被写到HDFS中。在一次Map/Reduce任务中，数据会被多次写入到磁盘中。而spark则会充分的利用内存。spark在计算时，会将job划分成几个stage，不存在依赖的stage是可以并行执行的。在stage内部，数据没有超出内存阈值的情况下，是不会写入磁盘的。在不同stage之间的shuffle阶段，spark也会尽量本地化的调度任务，避免数据的移动。

spark同时也具有很好的易用性。spark提供了java、scala和python编程接口，上面我们也看到针对不同的具体场景提供了不同的实现。RDD的设计，简化了学习成本。另外，spark提供了丰富的算子，便于程序的编写。

良好的扩展性。目前支持Standalone、Mesos、Yarn和k8s的调度模式。

spark的大体架构如下：

spark架构

其中，Driver是用户编写的数据处理逻辑，这个逻辑中包含用户创建的SparkContext。SparkContext是用户逻辑与spark集群主要的交互接口，它会和Cluster Manager交互，包括申请计算资源等。Cluster Manager负责集群的资源管理和调度，现在支持Standalone、Mesos、Yarn和k8s。Work Node是集群中可以执行任务的节点。Excutor是一个Work Node上为某应用启动的一个进程，该进程负责运行任务，并且负责将数据存于内存或者磁盘上。Task是被调度到某个Executor上的计算单元。每个应用都有各自独立的Executor，计算最终在计算节点的Executor中执行。