Spark 简介
Apache Spark 是一种用于大数据工作负载的分布式开源处理系统。它使用内存中缓存和优化的查询执行方式，可针对任何规模的数据进行快速分析查询。Apache Spark 提供了简明、一致的 Java、Scala、Python 和 R 应用程序编程接口 (API)。
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark 拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，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。
Spark 基本架构
一个完整的Spark应用程序(Application)，在提交集群运行时，它涉及到如下图所示的组件：
一般包括一个主节点（任务控制节点）和多个从节点（工作节点），每个任务(Job)会被切分成多个阶段(Stage)，每个阶段并发多线程执行，结束后返回到主节点。
- Driver Program：（主节点或任务控制节点）执行应用程序主函数并创建SparkContext对象，SparkContext配置Spark应用程序的运行环境，并负责与不同种类的集群资源管理器通信，进行资源申请、任务的分配和监控等。当Executor部分运行完毕后，Driver同时负责将SparkContext关闭。
- Cluster Manager：（集群资源管理器）指的是在集群上进行资源（CPU，内存，宽带等）调度和管理。可以使用Spark自身，Hadoop YARN，Mesos等不同的集群管理方式。
- Worker Node：从节点或工作节点。
- Executor：每个工作节点上都会驻留一个Executor进程，每个进程会派生出若干线程，每个线程都会去执行相关任务。
- Task：（任务）运行在Executor上的工作单元。
PySpark概述
PySpark是Apache Spark的Python API。它使您能够使用Python在分布式环境中执行实时、大规模的数据处理。PySpark支持Spark的所有功能，如Spark SQL、DataFrames、结构化流、机器学习（MLlib）和Spark Core。
- Spark SQL 是Spark处理结构化数据的模块，它提供了结构化抽象 DataFrame。
- Pandas API on Spark 是分布式 Pandas API。
- Structured Streaming 用于增量计算和流处理
- Spark MLlib 用于分布式环境下的机器学习
- Spark Core 是该平台的基础。它提供RDD（弹性分布式数据集）和内存计算能力。
