一、Spark简介
Spark官网 https://spark.apache.org/
1.1 Spark是什么
Spark是一种通用的大数据计算框架，是基于RDD(弹性分布式数据集)的一种计算模型。
是一种由 Scala 语言开发的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。
1.2 Spark作用
- 中间结果输出
Spark的Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS - MapReduce的替代方案
Spark比MapReduce平均快10倍以上的计算速度；因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，以弥补MapReduce的不足。
1.3 Spark特点
- 速度快
跟MapReduce对比速度更快 - 易用性
支持多种开发语言 - 通用性
- 一栈式解决方案:批处理、交互式查询、实时流处理、图计算及机器学习
- 多种运行模式
- YARN、 Mesos、 EC2、 Kubernetes、 Standalone(独立模式)、 Local(本地模式)
二、Spark技术栈
Spark Core：实现了 Spark 的基本功能，包含 RDD、任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。
Spark SQL：Spark 用来操作结构化数据的程序包。通过 Spark SQL，我们可以使用 SQL 操作数据。
Spark Streaming：Spark 提供的对实时数据进行流式计算的组件。提供了用来操作数据流的 API。
Spark MLlib：提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据导入等额外的支持功能。
GraphX(图计算)：Spark 中用于图计算的 API，性能良好，拥有丰富的功能和运算符，能在海量数据上自如地运行复杂的图算法。
集群管理器：Spark 设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算。
Structured Streaming：处理结构化流,统一了离线和实时的 API。
三、Spark运行模式
3.1 Local本地模式（单机模式）--学习测试使用
分为 local 单线程和 local-cluster 多线程
3.2 standalone 独立集群模式--学习测试使用
典型的 Mater/slave 模式。
3.3 standalone-HA 高可用模式--生产环境使用
基于 standalone 模式，使用 zk 搭建高可用，避免 Master 是有单点故障的。
3.4 on-yarn 集群模式--生产环境使用
运行在 yarn 集群之上，由 yarn 负责资源管理，Spark 负责任务调度和计算。
好处：计算资源按需伸缩，集群利用率高，共享底层存储，避免数据跨集群迁移。
3.5 on mesos 集群模式--国内使用较少
运行在 mesos 资源管理器框架之上，由 mesos 负责资源管理，Spark 负责任务调度和计算.