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# Spark简介
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<a href="#一简介">一、简介</a><br/>
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<a href="#二特点">二、特点</a><br/>
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<a href="#三集群架构">三、集群架构</a><br/>
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<a href="#四核心组件">四、核心组件</a><br/>
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<a href="#31-Spark--SQL">3.1 Spark SQL</a><br/>
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<a href="#32-Spark-Streaming">3.2 Spark Streaming</a><br/>
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<a href="#33-MLlib">3.3 MLlib</a><br/>
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<a href="#34-Graphx">3.4 Graphx</a><br/>
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## 一、简介
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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。
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## 二、特点
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+ 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；
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+ 多语言支持，如Java，Scala，Python，R语言;
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+ Spark提供80多个高级的API，可以轻松构建并行应用程序；
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+ 支持批处理，流处理和复杂的分析；
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+ 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；
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+ 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；
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+ 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。
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/future-of-spark.png"/> </div>
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## 三、集群架构
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| Term（术语） | Meaning（含义） |
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| Application | Spark应用程序，由集群上的一个Driver节点和多个Executor节点组成。 |
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| Driver program | 主运用程序，该进程运行应用的 main() 方法并且创建了 SparkContext |
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| Cluster manager | 集群资源管理器（例如，Standlone Manager，Mesos，YARN） |
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| Worker node | 执行计算任务的工作节点 |
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| Executor | 位于工作节点上的应用进程，负责执行计算任务并且将输出数据保存到内存或者磁盘中 |
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| Task | 被发送到Executor中的工作单元 |
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/spark-集群模式.png"/> </div>
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**执行过程**：
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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；
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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；
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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。
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## 四、核心组件
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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。
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/spark-stack.png"/> </div>
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### 3.1 Spark SQL
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Spark SQL主要用于结构化数据的处理。其具有以下特点：
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- 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；
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- 支持多种数据源，包括Hive，Avro，Parquet，ORC，JSON和JDBC；
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- 支持HiveQL语法以及Hive SerDes和UDF，允许你访问现有的Hive仓库；
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- 支持标准的JDBC和ODBC连接；
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- 支持优化器，列式存储和代码生成等特性，以提高查询效率。
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### 3.2 Spark Streaming
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Spark Streaming主要用于快速构建可扩展，高吞吐量，高容错的流处理程序。支持从HDFS，Flume，Kafka，Twitter和ZeroMQ读取数据，并进行处理。
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<div align="center"> <img width="600px" src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/spark-streaming-arch.png"/> </div>
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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。
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<div align="center"> <img width="600px" src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/spark-streaming-flow.png"/> </div>
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### 3.3 MLlib
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MLlib是Spark的机器学习库。其设计目标是使得机器学习变得简单且可扩展。它提供了以下工具：
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+ 常见的机器学习算法：如分类，回归，聚类和协同过滤；
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+ 特征化：特征提取，转换，降维和选择；
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+ 管道：用于构建，评估和调整ML管道的工具；
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+ 持久性：保存和加载算法，模型，管道数据；
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+ 实用工具：线性代数，统计，数据处理等。
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### 3.4 Graphx
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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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