【大家好，我是爱干饭的猿，本文重点介绍Spark的定义、发展、扩展阅读：Spark VS Hadoop、四大特点、框架模块、运行模式、架构角色。
后续会继续分享其他重要知识点总结，如果喜欢这篇文章，点个赞👍，关注一下吧】
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1. Spark 框架概述
1.1 Spark 是什么
定义：Apache Spark是用于大规模数据 （large-scala data）处理的统一（unified）分析引擎。
Spark 最早源于一篇论文 Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing，该论文是由加州大学柏克莱分校的 Matei Zaharia 等人发表的。论文中提出了一种弹性分布式数据集（即 RDD）的概念。
翻译过来就是：RDD 是一种分布式内存抽象，其使得程序员能够在大规模集群中做内存运算，并且有一定的容错方式。而这也是整个 Spark 的核心数据结构，Spark 整个平台都围绕着RDD进行。
简而言之，Spark 借鉴了 MapReduce 思想发展而来，保留了其分布式并行计算的优点并改进了其明显的缺陷。让中间数据存储在内存中提高了运行速度、并提供丰富的操作数据的API提高了开发速度。
为什么是统一分析引擎？
Spark是一款分布式内存计算的统一分析引擎。
其特点就是对任意类型的数据进行自定义计算。
Spark可以计算：结构化、半结构化、非结构化等各种类型的数据结构，同时也支持使用Python、Java、Scala、R以及SQL语言去开发应用
程序计算数据。
Spark的适用面非常广泛，所以，被称之为 统一的（适用面广）的分析引擎（数据处理）
1.2 Spark风雨十年
Spark 是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms Machines and People Lab）开发的通用大数据处理框架。
Spark的发展历史，经历过几大重要阶段，如下图所示：
1.3 扩展阅读：Spark VS Hadoop
Spark和前面学习的Hadoop技术栈有何区别呢？
尽管Spark相对于Hadoop而言具有较大优势，但Spark并不能完全替代Hadoop
- 在计算层面，Spark相比较MR（MapReduce）有巨大的性能优势，但至今仍有许多计算工具基于MR构架，比如非常成熟的Hive
- Spark仅做计算，而Hadoop生态圈不仅有计算（MR）也有存储（HDFS）和资源管理调度（YARN），HDFS和YARN仍是许多大数据体系的核心架构。
面试题：Hadoop的基于进程的计算和Spark基于线程方式优缺点？
答案：Hadoop中的MR中每个map/reduce task都是一个java进程方式运行，好处在于进程之间是互相独立的，每个task独享进程资源，没有互相干扰，监控方便，但是问题在于task之间不方便共享数据，执行效率比较低。比如多个map task读取不同数据源文件需要将数据源加
载到每个map task中，造成重复加载和浪费内存。而基于线程的方式计算是为了数据共享和提高执行效率，Spark采用了线程的最小的执行单位，但缺点是线程之间会有资源竞争。
1.4 Spark 四大特点
1. 速度快
由于Apache Spark支持内存计算，并且通过DAG（有向无环图）执行引擎支持无环数据流，所以官方宣称其在内存中的运算速度要比Hadoop的MapReduce快100倍，在硬盘中要快10倍。
Spark处理数据与MapReduce处理数据相比，有如下两个不同点：
- 其一、Spark处理数据时，可以将中间处理结果数据存储到内存中；
- 其二、Spark 提供了非常丰富的算子(API), 可以做到复杂任务在一个Spark 程序中完成.
2. 易于使用
Spark 的版本已经更新到 Spark 3.2.0（截止日期2021.10.13），支持了包括 Java、Scala、Python 、R和SQL语言在内的多种语言。为了兼容Spark2.x企业级应用场景，Spark仍然持续更新Spark2版本。
3. 通用性强
在 Spark 的基础上，Spark 还提供了包括Spark SQL、Spark Streaming、MLib 及GraphX在内的多个工具库，我们可以在一个应用中无缝地使用这些工具库。
4. 运行方式
Spark 支持多种运行方式，包括在 Hadoop 和 Mesos 上，也支持 Standalone的独立运行模式，同时也可以运行在云Kubernetes（Spark 2.3开始支持）上。
对于数据源而言，Spark 支持从HDFS、HBase、Cassandra 及 Kafka 等多种途径获取数据。
1.5 Spark 框架模块-了解
整个Spark 框架模块包含：Spark Core、 Spark SQL、 Spark Streaming、 Spark GraphX、 Spark MLlib，而后四项的能力都是建立在核心引擎之上
- Spark Core：Spark的核心，Spark核心功能均由Spark Core模块提供，是Spark运行的基础。Spark Core以RDD为数据抽象，提供Python、Java、Scala、R语言的API，可以编程进行海量离线数据批处理计算。
- SparkSQL：基于SparkCore之上，提供结构化数据的处理模块。SparkSQL支持以SQL语言对数据进行处理，SparkSQL本身针对离线计算场景。同时基于SparkSQL，Spark提供了StructuredStreaming模块，可以以SparkSQL为基础，进行数据的流式计算。
- SparkStreaming：以SparkCore为基础，提供数据的流式计算功能。
- MLlib：以SparkCore为基础，进行机器学习计算，内置了大量的机器学习库和API算法等。方便用户以分布式计算的模式进行机器学习计算。
- GraphX：以SparkCore为基础，进行图计算，提供了大量的图计算API，方便用于以分布式计算模式进行图计算。
1.6 Spark 运行模式
Spark提供多种运行模式，包括：
- 本地模式（单机）
本地模式就是以一个独立的进程，通过其内部的多个线程来模拟整个Spark运行时环境 - Standalone模式（集群）
Spark中的各个角色以独立进程的形式存在，并组成Spark集群环境 - Hadoop YARN模式（集群）
Spark中的各个角色运行在YARN的容器内部，并组成Spark集群环境 - Kubernetes模式（容器集群）
Spark中的各个角色运行在Kubernetes的容器内部，并组成Spark集群环境 - 云服务模式（运行在云平台上）
1.7 Spark 架构角色
1. YARN角色回顾
YARN主要有4类角色，从2个层面去看：
- 资源管理层面
- 集群资源管理者（Master）：ResourceManager
- 单机资源管理者（Worker）：NodeManager
- 任务计算层面
- 单任务管理者（Master）：ApplicationMaster
- 单任务执行者（Worker）：Task（容器内计算框
架的工作角色）
2. Spark运行角色
Spark中由4类角色组成整个Spark的运行时环境
- Master角色,管理整个集群的资源 - 类比与YARN的ResouceManager
- Worker角色,管理单个服务器的资源 - 类比于YARN的NodeManager
- Driver角色,管理单个Spark任务在运行的时候的工作 - 类比于YARN的ApplicationMaster
- Executor角色,单个任务运行的时候的一堆工作者,干活的 - 类比于YARN的容器内运行的TASK
从2个层面划分:
- 资源管理层面:
- 管理者: Spark是Master角色，YARN是ResourceManager
- 工作中: Spark是Worker角色，YARN是NodeManager
- 从任务执行层面:
- 某任务管理者: Spark是Driver角色，YARN是ApplicationMaster
- 某任务执行者: Spark是Executor角色，YARN是容器中运行的具体工作进程。
