Spark Core
核心概念：RDD是基本数据处理模型，具备弹性、分布式等特性，拥有分区列表、计算函数等核心属性，其执行涉及资源申请、任务划分与调度。此外，还介绍了累加器和广播变量，用于分布式环境下的数据聚合与对象分发。
编程操作：包括创建RDD的多种方式，如从集合、外部存储等；RDD转换算子分为Value、双Value和Key - Value类型，各有不同的操作函数；行动算子用于触发实际计算，返回结果或进行存储 。同时，讲解了RDD的序列化、依赖关系、持久化和分区器等内容。
Spark SQL
核心概念：是处理结构化数据的模块，提供DataFrame和DataSet编程抽象。DataFrame类似二维表格，带有schema元信息；DataSet是其扩展，具有强类型和更友好的API。
编程操作：创建DataFrame的方式多样，支持SQL和DSL语法查询。RDD、DataFrame和DataSet可相互转换，且都支持数据加载与保存，通用方式可处理多种数据格式。此外，还介绍了自定义函数和连接Hive的多种方式。
Spark Streaming
核心概念：用于流式数据处理，以DStream为抽象表示，内部由RDD序列组成，具有易用、容错和易整合的特点。
编程操作：DStream创建方式包括RDD队列、自定义数据源和Kafka数据源。其转换操作有无状态和有状态之分，输出操作决定数据去向，如打印、保存等 。