本文选自“图灵教育”微信。
Spark简史
Spark于2009年作为一个研究项目在加州大学伯克利分校RAD实验室（AMPLab的前身）诞生。实验室中的一些研究人员曾经用过Hadoop MapReduce。他们发现MapReduce在迭代计算和交互计算的任务上表现得效率低下。因此，Spark从一开始就是为交互式查询和迭代算法设计的，同时还支持内存式存储和高效的容错机制。
2009年，关于Spark的研究论文在学术会议上发表，同年Spark项目正式诞生。其后不久，相比于MapReduce，Spark在某些任务上已经获得了10～20倍的性能提升。
Spark是什么
Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。
在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集时，速度是非常重要的。速度快就意味着我们可以进行交互式的数据操作，否则我们每次操作就需要等待数分钟甚至数小时。Spark的一个主要特点就是能够在内存中进行计算，因而更快。不过即使是必须在磁盘上进行的复杂计算，Spark依然比MapReduce更加高效。
总的来说，Spark适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台的场景，包括批处理、迭代算法、交互式查询、流处理。通过在一个统一的框架下支持这些不同的计算，Spark使我们可以简单而低耗地把各种处理流程整合在一起。而这样的组合，在实际的数据分析过程中是很有意义的。不仅如此，Spark的这种特性还大大减轻了原先需要对各种平台分别管理的负担。
Spark所提供的接口非常丰富。除了提供基于Python、Java、Scala和SQL的简单易用的API以及内建的丰富的程序库以外，Spark还能和其他大数据工具密切配合使用。例如，Spark可以运行在Hadoop集群上，访问包括Cassandra在内的任意Hadoop数据源。
Spark组件
Spark项目包含多个紧密集成的组件。Spark的核心是一个对由很多计算任务组成的、运行在多个工作机器或者是一个计算集群上的应用进行调度、分发以及监控的计算引擎。由于Spark的核心引擎有着速度快和通用的特点，因此Spark还支持为各种不同应用场景专门设计的高级组件，比如SQL和机器学习等。这些组件关系密切并且可以相互调用，这样你就可以像在平常软件项目中使用程序库那样，组合使用这些的组件。
Spark的各个组件如图所示，后面附各个组件功能的简单介绍。
Spark Core
Spark Core实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集（resilient distributed dataset，简称RDD）的API定义。RDD表示分布在多个计算节点上可以并行操作的元素集合，是Spark主要的编程抽象。Spark Core提供了创建和操作这些集合的多个API。
Spark SQL
Spark SQL是Spark用来操作结构化数据的程序包。通过Spark SQL，我们可以使用SQL或者Apache Hive版本的SQL方言（HQL）来查询数据。Spark SQL支持多种数据源，比如Hive表、Parquet以及JSON等。除了为Spark提供了一个SQL接口，Spark SQL还支持开发者将SQL和传统的RDD编程的数据操作方式相结合，不论是使用Python、Java还是Scala，开发者都可以在单个的应用中同时使用SQL和复杂的数据分析。通过与Spark所提供的丰富的计算环境进行如此紧密的结合，Spark SQL得以从其他开源数据仓库工具中脱颖而出。Spark SQL是在Spark 1.0中被引入的。
在Spark SQL之前，加州大学伯克利分校曾经尝试修改Apache Hive以使其运行在Spark上，当时的项目叫作Shark。现在，由于Spark SQL与Spark引擎和API的结合更紧密，Shark已经被Spark SQL所取代。
Spark Streaming
Spark Streaming是Spark提供的对实时数据进行流式计算的组件。比如生产环境中的网页服务器日志，或是网络服务中用户提交的状态更新组成的消息队列，都是数据流。Spark Streaming提供了用来操作数据流的API，并且与Spark Core中的RDD API高度对应。这样一来，程序员编写应用时的学习门槛就得以降低，不论是操作内存或硬盘中的数据，还是操作实时数据流，程序员都更能应对自如。从底层设计来看，Spark Streaming支持与Spark Core同级别的容错性、吞吐量以及可伸缩性。
MLlib
Spark中还包含一个提供常见的机器学习（ML）功能的程序库，叫作MLlib。MLlib提供了很多种机器学习算法，包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据导入等额外的支持功能。MLlib还提供了一些更底层的机器学习原语，包括一个通用的梯度下降优化算法。所有这些方法都被设计为可以在集群上轻松伸缩的架构。
GraphX
GraphX是用来操作图（比如社交网络的朋友关系图）的程序库，可以进行并行的图计算。与Spark Streaming和Spark SQL类似，GraphX也扩展了Spark的RDD API，能用来创建一个顶点和边都包含任意属性的有向图。GraphX还支持针对图的各种操作（比如进行图分割的subgraph和操作所有顶点的mapVertices），以及一些常用图算法（比如PageRank和三角计数）。
集群管理器
就底层而言，Spark设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算。为了实现这样的要求，同时获得最大灵活性，Spark支持在各种集群管理器（cluster manager）上运行，包括Hadoop YARN、Apache Mesos，以及Spark自带的一个简易调度器，叫作独立调度器。如果要在没有预装任何集群管理器的机器上安装Spark，那么Spark自带的独立调度器可以让你轻松入门；而如果已经有了一个装有Hadoop YARN或Mesos的集群，通过Spark对这些集群管理器的支持，你的应用也同样能运行在这些集群上。第7章会详细探讨这些不同的选项以及如何选择合适的集群管理器。
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