写在前面
Spark是分布式计算领域中继Hadoop之后，又一个比较流行的框架，最近研究了Spark的基本内容，这里稍微总结下，并与Hadoop进行对比。
什么是Spark?
Spark是伯克利大学AMP实验室在09年提出的开源的通用分布式计算框架，使用的也是类似Hadoop的计算模型，但是在设计理念上有较多地改进。概括来说，Spark是一种快速的集群计算技术：
- 基于Hadoop Map Reduce，扩展了Map Reduce的模型
- 提供了更多的分布式计算场景，包括交互式查询和流处理
- 基于内存的集群计算，大大提高了计算速度
- 更为高效的容错机制
就目前Spark发展趋势来讲，使用Spark的企业将会越来越多，在开源社区Spark代码的活跃度也已经赶超了Hadoop，以下为目前Spark的企业用户，以及2015年报告中Spark的代码活跃度。
Spark里的关键结构：RDD
RDD（Resilient Distributed Datasets），中文称为弹性分布式数据集，是在分布式文件系统之上的一种只读的、分区的记录集合。RDD存储在内存中，Spark的计算任务中的操作也是基于RDD的。RDD的只读性指其状态不可变，一般不可修改，一个新的RDD只能由原始的硬盘数据或者其它的RDD经过一系列变换生成。“分区”的含义是RDD中的元素是根据key来进行分区的，保存到多个节点上，还原时只会重新计算丢失分区的数据，不会影响整个系统。Spark基于RDD进行计算的设计，一些中间数据存储在内存里，相比于Hadoop，节省了从本地硬盘里存取数据的时间，有效提高了计算速度，因此Spark特别适用于迭代式计算的场景。
Spark的容错机制
容错是分布式计算里一个不容忽视的问题。Spark在容错机制上也有所突破，主要是基于RDD的特性。RDD容错称为loneage机制，指的是RDD里存储足够的lineage信息能还原出它在stable storage里数据分区。这里的lineage指的是粗粒度地作用于特定数据的一系列的变换操作序列，比如filter，map，join等，记录了一个RDD是如何通过其他dataset变换而生成的。
Spark VS Hadoop
