spark简介及其架构

Spark是一个通用的并行计算框架，由加州伯克利大学的AMP于2009开发，并于2010年进行开源，后续发展为大数据领域的最活跃的开源项目之一。Spark在各大场景中扮演着重要的角色，比如能够进行复杂的批数据处理，基于实时数据流的数据处理和历史数据的交互式查询。在实时大数据应用的场景下，相比于Hadoop的高吞吐，低响应的特点，spark通过内存计算能力极大提高了大数据处理速度，对实时场景能够提供完美的解决方案，并支持SQL查询，图计算，机器学习等。编程方面Spark支持Java, Scala, python,R等语言实现业务逻辑，用户能够根据业务框架自由选择相应的编程语言，容易上手。

Spark的特点：

快速处理能力：随着爆炸式增长的海量数据，数据处理的实时性显得尤为重要。Hadoop MapReduce的Job将中间输出与结果存储在磁盘中，读写磁盘造成磁盘I/O瓶颈，而Spark支持将中间输出与结果存储在内存中，提升了任务执行的效率，也避免因磁盘高I/O引起的性能问题，对大数据的实时处理也能做到轻松应对。

易于使用：Spark支持多种编程语言，包括java、scala，python和R语言等。比如用户能够通过简单的python语言调用丰富的机器学习库进行业务开发，极大降低了用户的使用门槛。

高可用：Spark集群模式多实例部署，解决机器单点故障问题。

丰富的数据源：Spark支持丰富的数据源，除了操作系统自身的文件系统和HDFS，还支持访问Cassandra,Hbase,Hive,Tachyon等

支持查询与流式计算：Spark支持SQL查询，使用简单SQL即可开发复杂业务逻辑。Spark也支持实时流计算，依赖Spark Streaming对数据进行实时处理，主要针对生命周期短的数据，需要及时挖掘其中的数据价值。

Spark模块组成：

Spark core：Spark的基础与核心功能实现，包括sparkContent初始化、调度系统（DAGScheduler和TaskScheduler）、存储体系（Spark优先考虑使用各节点的内存作为存储）、计算引擎等。

Spark SQL：提供SQL查询能力，尤其对于一些不熟悉scala语言的但又想通过大数据平台进行数据挖掘的开发工程师，能够轻松利用SQL语句进行交互式查询和业务开发。

Spark Stream：提供实时流计算能力，Spark Streaming支持的数据输入源主要包括Kafka、Flume、ZeroMQ等。

MLlib：提供机器学习相关的算法和实用程序，比如分类，聚类，回归等，提供了常用数据挖掘算法的分布式实现功能。

Graphx：一个分布式图处理框架，提供强大图计算能力，基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口。

现华为云上数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）基于Apache Spark生态，提供了SQL，SPARK，FLINK完整生态链，帮助用户挖掘和探索数据价值。

spark SQL

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