一、Spark框架预览

　　主要有Core、GraphX、MLlib、Spark Streaming、Spark SQL等几部分。

　　GraphX是进行图计算与图挖掘，其中主流的图计算框架现在有：Pregal、HAMA、Giraph（这几部分采用超步即同步的方式），而GraphLab与Spark GraphX采用异步的方式进行。它与Spark SQL进行协作时，一般是用SQL语句来进行ETL（Extract-Transform-Load数据仓库技术）然后交给GraphX处理。

　　Spark SQL的前身是Shark，而Shark前身又是Hive，Spark摆脱了对Hive的依赖，吸取了Shark的许多优点如采用内存列存储结构，实现快速的GC（一种回收内存机制）以及紧凑的存储结构；字节码生成技术（CG）也加快了查询，并且采用Scala代码优化。Spark SQL采用parse生成Tree，然后在Tree上进行绑定优化等操作，操作的方法是Rule，最终生成可执行的物理计划。

　　MLlib是机器学习库，机器学习是人工智能的核心，算法主要有监督、无监督、半监督、强化学习等，也可分为：分类、聚类、回归（回归问题又可以产生正则化、贝叶斯等）、决策树、关联规则、深度学习、人工神经网络、深度学习（由神经网络发展）、降维、集成等。

附：Java内存空间有堆（存储new的对象）、栈（局部变量）、静态存储区（存储一些常量和static声明的变量，一般在编译阶段就分配好）

二、Scala

　　1、偏函数于部分应用函数?

　　偏函数（patial function）是一个数学概念表示有部分值没有被定义处理，而部分应用函数（patial applied function）则指的是提供少于定义的N个参数；

　　2、闭包

　　实际上闭包就是指：代码+非局部变量

　　3、高阶函数

　　高阶函数是Scala函数式编程的一个重要概念，就是将一个函数作为参数返回一个需要的函数

　　代码实例

1 def mulBy(factor: Double) = (x: Double) => factor * x
2 
3 // mulBy可以产出任何两个数相乘的函数
4 val quintuple = mulBy(5)  // (x: Double) => 5 * x
5 quintuple(20)  // 5 * 20

三、语义分析

　　语义分析是NLP的一种，NLP又是人工智能的一大研究方向，属于一个交叉学科，往往结合大数据能做出很多的智能应用。