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 # 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。
@@ -31,7 +32,7 @@ Spark于2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab。2013年，该项目
 
 + 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。
 
-<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/future-of-spark.png"/> </div>
+<div align="center"> <img width="600px" src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/future-of-spark.png"/> </div>
 
 ## 三、集群架构
 
@@ -56,7 +57,7 @@ Spark于2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab。2013年，该项目
 
 Spark基于Spark Core扩展了四个核心组件，分别用于满足不同领域的计算需求。
 
-<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/spark-stack.png"/> </div>
+<div align="center"> <img  width="600px" src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/spark-stack.png"/> </div>
 
 ### 3.1 Spark  SQL
 
@@ -94,4 +95,4 @@ MLlib是Spark的机器学习库。其设计目标是使得机器学习变得简
 
 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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