Spark快速大数据分析 01

==Spark的发展介绍==

==一个大一统的软件栈==

Spark核心

        计算引擎
            对由很多计算任务组成的、运行在多个工作机器或者是一个计算集群上的应用调度、分发以及监控的计算引擎
            速度快、通用
    Spark项目包含多个密切组成的组件
        优点1：软件栈中所有的程序库和高级组件都可以从下层的改进中获益
        优点2：运行整个软件栈的代价变小了
        优点3：能够构建出无缝整合不同处理模型的应用
    Spark的各个组件
![](http://images2017.cnblogs.com/blog/1297416/201712/1297416-20171211205911540-50566869.png)
 Spark Core
            实现了Spark的基本功能
            包含：任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块
            包含：对弹性分布式数据集RDD的API定义
                RDD表示
                    分布在多个计算机节点上可以并行操作的元素集合
                    是Spark的主要编程对象
                    SparkCore提供了创建和操作这些集合的多个API
        SparkSQL
            用来操作结构化数据的程序包
            通过它我们可以使用
                SQL or Apache Hive版本的SQL方言（HQL）查询数据
            支持多种数据源
                比如：Hive表、Parquet、JSON等
            为Spark提供了一个SQL接口
                实在Spark1.0中被引用的
        Spark Streaming
            Spark提供的对实时数据进行流式计算的组件
            提供了用来操作数据流的API
            与SparkCore中的RDD　API高度对应
            底层设计来看：它支持与Spark　Core同级别的容错性、吞吐量以及可伸缩性
        MLlib
            机器学习ML功能的程序库
            提供了很多种机器学习算法
                分类
                回归
                聚类
                协同过滤等
        GraphX
            用来操作图的程序库
            可以进行并行的图计算
            扩展了Spark的RDD API
                用来创建一个顶点和边都包含任意属性的有向图
        集群管理器
            支持在各种集群管理器（cluster manager)上运行
            包括：Hadoop YARN、Apache Mesos、以及Spark自带的独立调器

行动操作

RDD

Spark传递函数

常见的转化操作