一、Spark概述
Spark是一种基于内存的快速、通用、可拓展的大数据分析计算引擎。
Hadoop是一个分布式系统结构的基础架构。
二、Spark与Hadoop相比较的优势：
- 处理速度：Hadoop：数据处理速度相对较慢
Spark：速度比Hadoop快很多倍
- 编程模型：Hadoop：编程模型相对较为底层和复杂，处理复杂计算时，代码量非常庞大，开发 维护成本较高。
Spark：提供了更加简洁、高层的编程模型，可用更简洁的代码实现复杂的处理任 务，且Spark支持多种编程语言。
- 实时性处理：Hadoop：主要用于批处理任务，难以满足实时性要求较高的数据处理场景
Spark：提供强大的数据实时处理能力，可实现准实时的数据分析
三、Spark内置模块
- Spark Core：作为 Spark 的核心引擎，提供了分布式任务调度、内存管理、错误恢复等基础功能。它定义了 RDD（弹性分布式数据集）这一核心数据结构，RDD 是一种容错的、并行的数据结构，用户可以在其上执行各种转换（如 map、filter）和动作（如 count、collect）操作，为 Spark 的所有高级功能奠定基础。通过 RDD，Spark 能够高效地处理大规模数据，并实现数据的分布式计算。
2.Spark SQL：允许用户使用 SQL 语句或 DataFrame/Dataset API 对结构化和半结构化数据进行查询分析。它支持多种数据源，包括 JSON、Parquet、Hive 表等。Spark SQL 能够将 SQL 查询转换为底层的 RDD 操作，充分利用 Spark 的计算能力。同时，它还提供了数据的 Schema 推断功能，方便用户快速处理数据。此外，Spark SQL 的 Catalyst 优化器会对查询进行优化，提高查询执行效率，使得用户可以轻松地对大规模数据进行复杂的 SQL 分析。
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Spark Streaming：用于处理实时数据流，它支持从 Kafka、Flume、Socket 等多种数据源接收数据，并将数据流分割成小的批次（Batch）进行处理，每个批次的数据都作为一个 RDD 进行处理，从而实现准实时的计算。Spark Streaming 提供了丰富的 API，如 map、reduce、join 等，方便用户对实时数据进行各种转换和聚合操作。例如，在实时日志分析场景中，可以使用 Spark Streaming 实时处理服务器产生的日志数据，统计用户的访问频率、热门页面等信息。
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MLlib（机器学习库）：包含了一系列常用的机器学习算法和工具，如分类、回归、聚类、协同过滤等。它提供了简单易用的 API，使得用户可以方便地构建和训练机器学习模型。MLlib 支持分布式计算，能够处理大规模数据集，并且在模型训练过程中进行了性能优化。例如，在推荐系统中，可以使用 MLlib 的协同过滤算法为用户推荐感兴趣的商品或内容；在文本分类任务中，可以使用 MLlib 的分类算法对文本进行自动分类。
5.GraphX：用于处理图计算的模块，提供了丰富的图操作 API 和算法库，如 PageRank、SVDPlusPlus 等。它可以将图数据表示为分布式的顶点和边的集合，并在分布式环境下进行高效的图计算。GraphX 在社交网络分析、推荐系统、知识图谱等领域有着广泛的应用。例如，通过 GraphX 可以分析社交网络中用户之间的关系，发现关键人物和社区结构；在知识图谱中，可以使用 GraphX 进行图谱的构建和查询，挖掘实体之间的潜在关系
四、Spark的运行模式
大体为两种：单机模式与集群模式。
目前支持的部署模式：
