Spark 簡(jiǎn)介

==> 什么是 Spark

    ---> Spark 是一個(gè)針對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的快速通用引擎

    ---> Spark 是 MapReduce 的替代方案，而且兼容 HDFS, Hive, 可容入Hadoop 的生態(tài)系統(tǒng)，彌補(bǔ) MapReduce 的不足

==> Spark 核心    RDD (Resilient Distributed Datasets  彈性分布式數(shù)據(jù)集)

    ---> RDD 可簡(jiǎn)單理解為： 一個(gè)提供了很多操作接口的數(shù)據(jù)集合，分布式存儲(chǔ)于集群環(huán)境中的存儲(chǔ)設(shè)備中（內(nèi)存或硬盤），其中包括容錯(cuò)，并行處理等功能

==> Spark 特點(diǎn)

    ---> 快

        ---- 優(yōu)點(diǎn)：與Mapreduce 相比，Spark 基于內(nèi)存運(yùn)算，運(yùn)算速度要快100倍，基于硬盤計(jì)算，運(yùn)算速度要快 10 倍

        ---- 缺點(diǎn)：沒有對(duì)內(nèi)存進(jìn)行管理，把所有的內(nèi)存管理都交給應(yīng)用程序，以彌補(bǔ)MapReduce的不足，

                        容易出現(xiàn) OOM（out  of  memory）, 可使用 Java  Heap  Dump  工具分析 Java 程序的內(nèi)存溢出

    ---> 易用 

        ---- Spark 支持 Java ，Python, Scala 的 API 

        ---- 支持80多種算法

        ---- 支持交互式，可以在shell 中使用Spark 驗(yàn)證解決問題的方法

    ---> 通用（生態(tài)圈）

        ---- 批處理

        ---- 交互式查詢   （Spark  SQL）

        ---- 實(shí)時(shí)流處理    （Spark Streaming）

        ---- 機(jī)器學(xué)習(xí)        ( Spark  MLlib )

        ---- 圖計(jì)算            ( GraphX )

        ---- 與 Hadoop 很好的融合， 可以直接操作 HDFS, 并提供 Hive on Spark, Pig on Spark的框架集成 Hadoop（配置Hive on Spark 還不成熟）

    ---> 兼容性    可以非常方便的與其它開源產(chǎn)品進(jìn)行融合

        ---- 可以使用 Hadoop 的  YARN 和 Apache  Mesos 作為它的資源管理調(diào)度器

        ----  可以處理所有 Hadoop 支持的數(shù)據(jù)：HDFS， HBase，  Cassandra 等

        ---- 不需要做任何的數(shù)據(jù)遷移就可以使用 Spark 的強(qiáng)大處理能力

        ---- 可以不依賴第三方的資源管理和調(diào)度器，實(shí)現(xiàn) Standalone 作為它的內(nèi)置的資源管理和調(diào)試框架，降低部署的復(fù)雜性

        ----  提供了在 EC2 上部署 Standalone 的Spark 集群工具

==> Spark 生太圈

    ---> Spark Core

    ---> Spark SQL

    ---> Spark Streaming

    ---> Spark MLLib: 機(jī)器學(xué)習(xí)

    ---> Spark GraphX: 圖計(jì)算