Spark简介

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 ## 一、简介
 
-Spark于2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab。2013年，该项目被捐赠给Apache软件基金会。2014年2月，成为Apache的顶级项目。相对于MapReduce上的批处理计算，Spark可以带来上百倍的性能提升，因此它成为继MapReduce之后，最为广泛使用的计算框架。
+Spark于2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2013年被捐赠给Apache软件基金会。2014年2月成为Apache的顶级项目。相对于MapReduce的批处理计算，Spark可以带来上百倍的性能提升，因此它成为继MapReduce之后，最为广泛使用的分布式计算框架。
 
 ## 二、特点
 
-+ Apache Spark使用最先进的DAG调度程序，查询优化器和物理执行引擎，以实现性能上的保证；
-+ 多语言支持，如Java，Scala，Python，R语言;
-+ Spark提供80多个高级的API，可以轻松构建并行应用程序；
-+ 支持批处理，流处理和复杂的分析；
-+ 丰富的类库支持：包括SQL，DataFrames，MLlib，GraphX和Spark Streaming等库。并且可以在同一个应用程序中无缝地进行组合；  
++ Apache Spark使用先进的DAG调度程序，查询优化器和物理执行引擎，以实现性能上的保证；
++ 多语言支持，目前支持的有Java，Scala，Python和R；
++ 提供了80多个高级API，可以轻松地构建应用程序；
++ 支持批处理，流处理和复杂的业务分析；
++ 丰富的类库支持：包括SQL，MLlib，GraphX和Spark Streaming等库，并且可以将它们无缝地进行组合；  
 + 丰富的部署模式：支持本地模式和自带的集群模式，也支持在Hadoop，Mesos，Kubernetes上运行；
 + 多数据源支持：支持访问HDFS，Alluxio，Cassandra，HBase，Hive以及数百个其他数据源中的数据。
 
@@ -43,7 +43,7 @@ Spark于2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab。2013年，该项目
 
 **执行过程**：
 
-1. 用户程序创建SparkContext后，其会连接到集群资源管理器，集群资源管理器会为计算程序分配计算资源，并启动Executor；
+1. 用户程序创建SparkContext后，它会连接到集群资源管理器，集群资源管理器会为用户程序分配计算资源，并启动Executor；
 2. Dirver将计算程序划分为不同的执行阶段和多个Task，之后将Task发送给Executor；
 3. Executor负责执行Task，并将执行状态汇报给Driver，同时也会将当前节点资源的使用情况汇报给集群资源管理器。
 
@@ -59,7 +59,7 @@ Spark SQL主要用于结构化数据的处理。其具有以下特点：
 
 - 能够将SQL查询与Spark程序无缝混合，允许您使用SQL或DataFrame API对结构化数据进行查询；
 - 支持多种数据源，包括Hive，Avro，Parquet，ORC，JSON和JDBC；
-- 支持HiveQL语法以及Hive SerDes和UDF，允许你访问现有的Hive仓库；
+- 支持HiveQL语法以及用户自定义函数(UDF)，允许你访问现有的Hive仓库；
 - 支持标准的JDBC和ODBC连接；
 - 支持优化器，列式存储和代码生成等特性，以提高查询效率。
 
@@ -69,7 +69,7 @@ Spark Streaming主要用于快速构建可扩展，高吞吐量，高容错的
 
 <div align="center"> <img width="600px" src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/spark-streaming-arch.png"/> </div>
 
- Spark Streaming的本质是微批处理，它将数据流进行极小粒度的拆分，拆分为多个批处理，使得其能够得到接近于流处理的效果。
+ Spark Streaming的本质是微批处理，它将数据流进行极小粒度的拆分，拆分为多个批处理，从而达到接近于流处理的效果。
 
 <div align="center"> <img width="600px"   src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/spark-streaming-flow.png"/> </div>
 
@@ -87,6 +87,6 @@ MLlib是Spark的机器学习库。其设计目标是使得机器学习变得简
 
 ### 3.4 Graphx
 
-GraphX是Spark中用于图形计算和图形并行计算的新组件。在高层次上，GraphX通过引入一个新的图形抽象来扩展 RDD：一种具有附加到每个顶点和边缘的属性的定向多重图形。为了支持图计算，GraphX提供了一组基本运算符（如： subgraph，joinVertices 和 aggregateMessages）以及优化后的Pregel API。此外，GraphX 还包括越来越多的图形算法和构建器，以简化图形分析任务。
+GraphX是Spark中用于图形计算和图形并行计算的新组件。在高层次上，GraphX通过引入一个新的图形抽象来扩展 RDD(一种具有附加到每个顶点和边缘的属性的定向多重图形)。为了支持图计算，GraphX提供了一组基本运算符（如： subgraph，joinVertices 和 aggregateMessages）以及优化后的Pregel API。此外，GraphX还包括越来越多的图形算法和构建器，以简化图形分析任务。
 
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