1.什么是Spark
Spark，是一种通用的大数据计算框架，正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎，以及Storm流式实时计算引擎等。
Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms, Machines, and People Lab）开发的通用内存并行计算框架，用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
Spark使用强大的Scala语言开发，它还提供了对Scala、Python、Java（支持Java 8）和R语言的支持
Apache*项目，项目主页：http://spark.apache.org

2.Spark历史
2009年由Berkeley's AMPLab开始编写最初的源代码
2010年开放源代码
2013年6月进入Apache孵化器项目
2014年2月成为Apache的*项目（8个月时间）
2014年5月底Spark1.0.0发布，打破Hadoop保持的基准排序纪录
2014年12月Spark1.2.0发布
2015年11月Spark1.5.2发布
2016年1月Spark1.6发布
2016年12月Spark2.1发布

3.为什么要用Spark
运行速度快：使用DAG（全称 Directed Acyclic Graph， 中文为：有向无环图）执行引擎以支持循环数据流与内存计算（当然也有部分计算基于磁盘，比如shuffle）
易用性好：支持使用Scala、Java、Python和R语言进行编程，可以通过Spark Shell进行交互式编程
通用性强：Spark提供了完整而强大的工具，包括SQL查询、流式计算、机器学习和图算法组件
随处运行：可运行于独立的集群模式中，可运行于Hadoop中，也可运行于Amazon EC2等云环境中，并且可以访问HDFS、Cassandra、HBase、Hive等多种数据源

4.对比Hadoop
解决问题的出发点不一样

Hadoop用普通硬件解决存储和计算问题
Spark用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序，不实现存储
    Spark是在借鉴了MapReduce之上发展而来的，继承了其分布式并行计算的优点并改进了MapReduce明显的缺陷
Spark中间数据放到内存中，迭代运算效率高
Spark引进了弹性分布式数据集的抽象，数据对象既可以放在内存，也可以放在磁盘，容错性高，可用自动重建
RDD计算时可以通过CheckPoint来实现容错
Hadoop只提供了Map和Reduce操作，Spark更加通用，提供的数据集操作类型有很多种，主要分为： Transformations和Actions两大类

现状：

    Spark主要用于大数据的计算，而Hadoop以后主要用于大数据的存储（HDFS），以及资源调度（Yarn）。Spark+Hadoop的组合，是未来大据领域最热门的组合，也是最有前景的组合！ 当然spark也有自己的集群模式。

spark core实现了spark的基本功能、包括任务调度、内存管理、错误恢复与存储系统交互等模块。spark core中还包含了对弹性分布式数据集（resileent distributed dataset）的定义

spark sql是spark用来操作结构化数据的程序，通过SPARK SQL，我们可以使用SQL或者HIVE(HQL)来查询数据，支持多种数据源，比如HIVE表就是JSON等，除了提供SQL查询接口，还支持将SQL和传统的RDD结合，开发者可以在一个应用中同时使用SQL和编程的方式（API）进行数据的查询分析，SPARK SQL是在1.0中被引入的

Spark Streaming是Spark提供的对实时数据进行流式计算的组件，比如网页服务器日志，或者是消息队列都是数据流。

MLLib是Spark中提供常见的机器学习功能的程序库，包括很多机器学习算法，比如分类、回归、聚类、协同过滤等。

GraphX是用于图计算的比如社交网络的朋友关系图。

6.Spark应用场景
Yahoo将Spark用在Audience Expansion中的应用，进行点击预测和及时查询等
淘宝技术团队使用了Spark来解决多次迭代的机器学习算法、高计算复杂度的算法等。应用于内容推荐、社区发现等
腾讯大数据精准推荐借助Spark快速迭代的优势，实现了在“数据实时采集、算法实时训练、系统实时预测”的全流程实时并行高维算法，最终成功应用于广点通pCTR投放系统上。
优酷土豆将Spark应用于视频推荐(图计算)、广告业务，主要实现机器学习、图计算等迭代计算