大数据处理领域的框架有很多。从计算的角度看，主要有MapReduce框架（属于Hadoop）生态系统和Spark框架【计算效率优秀。从存储角度来看，主要还是用Hadoop生态环境中的HDFS框架。
Spark分布式计算框架：基于内存的集群计算系统。解决MapReduce磁盘读写的开销问题。吸引很多数据研究人员。逐渐形成了自己的生态系统:以Spark为基础，上层包括Spark SQL,MLib, Spark Streaming和GraphX。
Spark的核心概念是弹性分布式储存(Resilient Distributed Datasets, RDD), 是Spark对分布式内存进行的抽象，使用者可以像操作本地数据集一样操作RDD。
WordCount程序在Spark编程模型下的RDD转换：----很关键。
Spark运行架构：Spark有三种主要的分布式部署模式：standalone模式----自带完整服务，可以独立部署在一个集群中而不需要依赖其他的资源管理系统、Spark On YARN模式、Spark On Mesos模式。 假设使用standalone模式，A为Master节点，B、C、D、E为Worker节点，Master节点上面就有主进程，负责作业DAG图的生成，以及作业的调度，这个进程称为Driver进程。而作业真正执行的Worker上就会创建作业运行进程，称为Exector进程。
Spark上层生态系统：是一个优秀的计算框架，上层生态系统包括Spark SQL, Spark Streaming, MLlib, GraphX等。
1）Spark SQL. 数据仓库查询工具。
2）Spark Streaming 是基于Spark的分布式流式处理框架。
3）MLlib:MLlib工程就是Spark环境下的机器学习解决方案：主要包括了SVM， DT， NBayesian, K-means, SVD等。
4）GraphX: GraphX是Spark提供的分布式图计算框架。
Spark与MapReduce的比较
1）MapReduce需要频繁的读写磁盘，Spark是基于内存的，都是在内存进行，性能是MapReduce的100倍以上。
2）在编程模型方面，MapReduce只提供了map,reduce两种算子，而Spark提供了多达几十种操作算子，分Transformations（map,filter,flatMap,sample,groupByKey,reduceByKey）和Actions（count,collect,reduce,take）两大类.------由于这些高层API已经实现了很多常用的数据操作，所以Spark程序可以非常简洁地实现非常强大的功能。
HDFS分布式存储框架：Hadoop Distributed File System 是Apache Hadoop中的核心子项目，用于存储和管理海量数据，是大数据生态的核心框架。
HDFS特点：1）处理超大文件，不适合处理大量小文件。2）流式访问数据 3）运行在廉价的集群上 4）不适合低延迟访问
Parquet文件类型-----一种新型列式存储的文件类型。MapReduce和Spark都能处理Parquet文件，Hive SparkSQL都能直接查询以Parquet文件为基础的数据仓库。 这一特性使得Parquet文件可以替代传统的文本文件类型。
推荐系统综述：例如电商领域，推荐系统实现的功能就是根据已有的信息，如物品信息，用户信息，用户行为信息等，将相应的物品推荐给用户。常见的推荐任务有两种，评分预测和Top-N推荐。
推荐算法：
1）协同过滤：Collaborative Filtering, CF算法最为经典，核心思想是利用群体智慧进行推荐。协同过滤又分为基于用户的协同过滤(User-CF), 基于物品的协同过滤(Item-CF)等。皮尔逊积矩相关系数---评分预测。jaccard公式--Top-N推荐。 Item-CF首先是由行为发现相近物品（物以类聚）---余弦相似度。
在实际环境下，一般会使用混合推荐系统(Hybirdization Recommender System)。
推荐系统评价指标：1）用户满意度 2）预测准确度 3）覆盖率
