Spark技术栈有哪些组件，每个组件都有什么功能，适合什么应用场景?

1）Spark core：是其它组件的基础，spark的内核，主要包含：有向循环图、RDD、Lingage、Cache、broadcast等，并封装了底层通讯框架，是Spark的基础。

 

2）SparkStreaming：（类似于storm）可以对实时数据流进行高通量、容错处理的流式处理系统，可以对多种数据源（如Kafka、Flume、Twitter、Zero和TCP 套接字）进行类似于hadoop中的Map、Reduce和Join等复杂操作，将流式计算分解成一系列短小的批处理作业。

 

3）Spark SQL：Shark是SparkSQL的前身，Spark SQL的一个重要特点是其能够统一处理关系表和RDD（弹式分布数据集），使得开发人员可以轻松地使用SQL命令进行外部查询，同时进行更复杂的数据分析。

 

4）BlinkDB ：是一个用于在海量数据上运行交互式 SQL 查询的大规模并行查询引擎，它允许用户通过权衡数据精度来提升查询响应时间，其数据的精度被控制在允许的误差范围内。

 

5）MLBase是Spark生态圈的一部分专注于机器学习，让机器学习的门槛更低，让一些可能并不了解机器学习的用户也能方便地使用MLbase。MLBase分为四部分：MLlib、MLI、ML Optimizer和MLRuntime。

 

6）GraphX是Spark中用于图和图并行计算