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一、Spark概述
Spark是一种基于内存的快速、通用、可拓展的大数据分析计算引擎。
Hadoop是一个分布式系统结构的基础架构。
二、Spark与Hadoop相比较的优势：
1. 处理速度：Hadoop：数据处理速度相对较慢
Spark：速度比Hadoop快很多倍
2. 编程模型：Hadoop：编程模型相对较为底层和复杂，处理复杂计算时，代码量非常庞大，开发 维护成本较高。
Spark：提供了更加简洁、高层的编程模型，可用更简洁的代码实现复杂的处理任 务，且Spark支持多种编程语言。
3. 实时性处理：Hadoop：主要用于批处理任务，难以满足实时性要求较高的数据处理场景
Spark：提供强大的数据实时处理能力，可实现准实时的数据分析
三、Spark内置模块
1. Spark Core：作为 Spark 的核心引擎，提供了分布式任务调度、内存管理、错误恢复等基础功能。它定义了 RDD（弹性分布式数据集）这一核心数据结构，RDD 是一种容错的、并行的数据结构，用户可以在其上执行各种转换（如 map、filter）和动作（如 count、collect）操作，为 Spark 的所有高级功能奠定基础。通过 RDD，Spark 能够高效地处理大规模数据，并实现数据的分布式计算。
2. Spark SQL：允许用户使用 SQL 语句或 DataFrame/Dataset API 对结构化和半结构化数据进行查询分析。它支持多种数据源，包括 JSON、Parquet、Hive 表等。Spark SQL 能够将 SQL 查询转换为底层的 RDD 操作，充分利用 Spark 的计算能力。同时，它还提供了数据的 Schema 推断功能，方便用户快速处理数据。此外，Spark SQL 的 Catalyst 优化器会对查询进行优化，提高查询执行效率，使得用户可以轻松地对大规模数据进行复杂的 SQL 分析。
3. Spark Streaming：用于处理实时数据流，它支持从 Kafka、Flume、Socket 等多种数据源接收数据，并将数据流分割成小的批次（Batch）进行处理，每个批次的数据都作为一个 RDD 进行处理，从而实现准实时的计算。Spark Streaming 提供了丰富的 API，如 map、reduce、join 等，方便用户对实时数据进行各种转换和聚合操作。例如，在实时日志分析场景中，可以使用 Spark Streaming 实时处理服务器产生的日志数据，统计用户的访问频率、热门页面等信息。
4. MLlib（机器学习库）：包含了一系列常用的机器学习算法和工具，如分类、回归、聚类、协同过滤等。它提供了简单易用的 API，使得用户可以方便地构建和训练机器学习模型。MLlib 支持分布式计算，能够处理大规模数据集，并且在模型训练过程中进行了性能优化。例如，在推荐系统中，可以使用 MLlib 的协同过滤算法为用户推荐感兴趣的商品或内容；在文本分类任务中，可以使用 MLlib 的分类算法对文本进行自动分类。
5. GraphX：用于处理图计算的模块，提供了丰富的图操作 API 和算法库，如 PageRank、SVDPlusPlus 等。它可以将图数据表示为分布式的顶点和边的集合，并在分布式环境下进行高效的图计算。GraphX 在社交网络分析、推荐系统、知识图谱等领域有着广泛的应用。例如，通过 GraphX 可以分析社交网络中用户之间的关系，发现关键人物和社区结构；在知识图谱中，可以使用 GraphX 进行图谱的构建和查询，挖掘实体之间的潜在关系
四、Spark的运行模式
大体为两种：单机模式与集群模式。
目前支持的部署模式：
