前言：大牛说由spark入手比较合适
1.spark简介
spark是个计算框架，不存东西。MapReduce是Hadoop里面做计算的，也不存东西，出现比spark早，自从spark活跃起来后mc的很多程序就被重写为spark程序了。spark的api使用起来也比较简单。
spark起源于2009年加州大学伯克利分校的实验室，20年成为开源项目，2014年就变成了apache的顶级项目。这里用spark2.3.
2,spark与MapReduce（mc）的比较
2-1 优缺点比较
yarn、Mapreduce、hdfs是hadoop的三大组件，mapreduce计算框架有如下缺点：
a.可编程性差。有很多模板代码，每写一次都要重复模板代码。
b.缺乏通用的计算引擎。例如：现在设计一个大数据平台，需要它可以离线计算、流处理，机器学习。方案一：用hadoop做离线计算、storm流处理、tensorflow做机器学习；方案二：只用spark，因为spark这三种都有。那么我们很容易选择方案二。当然了，大公司可能都用，但是那是因为历史原因，以前只有mc，现在也暂时换不了全部的spark。
c.计算速度慢。一个问题，是基于磁盘计算快还是内存快？当然是内存，内存比磁盘快几十倍。mc计算过程会存磁盘，spark会优先使用内存进行计算，内存不足的情况下才会选用磁盘。
总之，作为mc的后来者，spark提供了相当的便利性，代码差不多只有mc的1/10(例子是官网的wordCount程序)。
spark是一个通用的计算引擎。批处理，交互式分析、流处理、机器学习、图计算都是ojbk的。storm比sparksteamnig延迟小，如果延迟性要求大的话用storm是对的。
2014年的排序比赛如下，我们后续调优时也是考虑下面这些，数据量，计算节点，cpu核心数，内存大小等等。
2-2设计思想
spark还是继承了mc的优点的，比如说Hadoop的架构设计思想就是数据不动代码动，计算处理应该移动到数据所在位置。spark继承了这一设计思想，在此之上提供了内存计算、执行计划等优化。
ps：
代码不动数据动：无论是做java也好安卓也好都是把数据从库里面抓出来计算，处理结果展示到界面。代码没动，动的是数据。
数据不动代码动：100个T的数据就不能上面这么做了，抓100个T的数据到内存里面算java就oom了。数量太大，从一个磁盘拷贝过去另一个太费时间，把几个k的代码发送到数据所在那里就快很多了，hadoop和spark都是这种思想。当然了，数据不动代码动复杂度提高了。我那么多个节点分别计算，可是我最后要一起排序，这就是带来复杂度的原因。代码怎么发到数据处，spark和mc都会帮你干。
与mapreduce不同，Spark的每个job不局限于两个stage（阶段），可以有任意的stage。spark不是将复杂算法分成多个job，而在job中包含多个stages，使得spark可以进行更多优化，例如最小化shuffle数据以及磁盘IO。
2-3 spark工具栈
sparkCore类似于j2se，上面的四个箱子类似于4个基于j2se做的框架。上面四个框架是用的最多的，但是底层用的都是sparkCore的东西。
a.sparkCore:spark的主要执行引擎，spark的所有功能都基于这个引擎，它提供了spark的主要功能，比如任务的调度，内存管理、故障恢复和处理存储。
b.sparkSQL：处理结构化数据，通过SQL和Hive查询语言（HQL）查询数据。
c.sparkStreaming：流处理，用于处理流数据。
d.MLib：提供了机器学习算法，如分类、聚类和协同过滤。
e.GraphX:图计算，可以操作像社交网络中包含的关系图。
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