Spark其核心内置模块，如图所示：

spark组件包括以下哪些 spark的组成模块_SQL

资源调度器(Cluster Manager)

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。
为了实现这样的要求，同时获得最大灵活性，Spark 支持在各种集群管理器(Cluster Manager)上运行，目前 Spark 支持 3 种集群管理器:

  • Hadoop YARN (在国内使用最广泛，推荐生产环境使用)
  • Apache Mesos (国内使用较少, 国外使用较多)
  • Standalone (Spark 自带的资源调度器, 需要在集群中的每台节点上配置 Spark)【本地测试环境使用】
SparkCore

实现了 Spark 的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。SparkCore 中还包含了对弹性分布式数据集(Resilient Distributed DataSet，简称RDD)的API定义。

Spark SQL

是 Spark 用来操作结构化数据的程序包。通过SparkSql，我们可以使用 SQL或者Apache Hive 版本的 SQL 方言(HQL)来查询数据。Spark SQL 支持多种数据源，比如 Hive 表、Parquet 以及 JSON 等。

Spark Streaming

是 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，并且与 Spark Core 中的 RDD API 高度对应。

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。

Spark 得到了众多大数据公司的支持，这些公司包括 Hortonworks、IBM、Intel、Cloudera、MapR、Pivotal、百度、阿里、腾讯、京东、携程、优酷土豆。
当前百度的 Spark 已应用于大搜索、直达号、百度大数据等业务；
阿里利用 GraphX 构建了大规模的图计算和图挖掘系统，实现了很多生产系统的推荐算法；
腾讯Spark集群达到9000+台的规模，是当前已知的世界上最大的Spark集群。

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