一.Spark简介
Spark使用scala语言实现的，它是一种面向对象，函数式编程语言，能够像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集，它具有运行速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点。

1.Spark与Hadoop差异
Spark把中间数据放到内存中，迭代运算效率高。MapReduce中计算结果需要落地，保存到磁盘上，这样势必会影响整体速度，而Spark支持DAG图的分布式并行计算的编程框架，减少了迭代过程中数据的落地，提高了处理效率。
Spark引进了弹性分布式数据集RDD (Resilient Distributed Dataset) 的抽象，它是分布在一组节点中的只读对象集合，这些集合是弹性的，如果数据集一部分丢失，则可以根据数据衍生过程对它们进行重建。另外在RDD计算时可以通过CheckPoint来实现容错，而CheckPoint有两种方式：CheckPoint Data，和Logging The Updates，用户可以控制采用哪种方式来实现容错。
Spark更加通用。不像Hadoop只提供了Map和Reduce两种操作，Spark提供的数据集操作类型有很多种，大致分为：Transformations和Actions两大类。Transformations包括Map、Filter、FlatMap、Sample、GroupByKey、ReduceByKey、Union、Join、Cogroup、MapValues、Sort和PartionBy等多种操作类型，同时还提供Count； Actions包括Collect、Reduce、Lookup和Save等操作。另外各个处理节点之间的通信模型不再像Hadoop只有Shuffle一种模式，用户可以命名、物化，控制中间结果的存储、分区等。
2.Spark适用场景
目前大数据处理场景有以下几个类型：

(1) 复杂的批量处理（Batch Data Processing）：偏重点在于处理海量数据的能力，至于处理速度可忍受，通常的时间可能是在数十分钟到数小时

(2) 基于历史数据的交互式查询（Interactive Query）：通常的时间在数十秒到数十分钟之间

(3) 基于实时数据流的数据处理（Streaming Data Processing）：通常在数百毫秒到数秒之间

目前针对以上三种场景都有比较程数的处理框架，第一种可以Hadoop MapReduce，第二种可用Impala，第三种可用Storm分布式框架。但三者是独立的，各自一套维护成本比较高，而Spark的出现能够一站式平台满意以上需求。

Spark适用场景如下：

  1. Spark基于内存计算，适用与需要多次操作特定数据集的场合。需要反复操作的次数越多，所需读取的数据量越大，受益越大。
  2. 由于RDD的特性，Spark不适用增量修改的应用模型
  3. 数据量不是特别大，但是实时性要求高

3.Spark术语
3.1 Spark运行模式
Local 本地模式 常用于本地开发测试，本地还分为local单线程和local-cluster多线程;
Standalone 集群模式 典型的Mater/slave模式，不过也能看出Master是有单点故障的；Spark支持 ZooKeeper来实现HA
On yarn 集群模式 运行在yarn资源管理器框架之上，由yarn负责资源管理，Spark负责任务调度和计算
On mesos 集群模式 运行在mesos资源管理器框架之上，由mesos负责资源管理，Spark负责任务调度和计算
On cloud 集群模式 比如AWS的EC2，使用这个模式能很方便的访问Amazon的S3;Spark支持多种分布式存储系统：HDFS和S3

二.Spark核心组成
1.Spark Core

2.Spark Streaming

3.Spark Sql

4.Spark Mlib

5.Spark GraphX

6.Spark R

三.Spark环境搭建
此处Hadoop和Spark集群搭建采用的是Ambari。