spark生态及各个功能

Spark大数据计算平台包含许多子模块，构成了整个Spark的生态系统，其中Spark为核心。
伯克利将整个Spark的生态系统称为伯克利数据分析栈（BDAS），其结构如图1-1所示。

图1-1 伯克利数据分析栈的结构

以下简要介绍BDAS的各个组成部分。

1. Spark Core

Spark Core是整个BDAS的核心组件，是一种大数据分布式处理框架，不仅实现了MapReduce的算子map函数和reduce函数及计算模型，还提供如filter、join、groupByKey等更丰富的算子。
Spark将分布式数据抽象为弹性分布式数据集（RDD），实现了应用任务调度、RPC、序列化和压缩，并为运行在其上的上层组件提供API。其底层采用Scala函数式语言书写而成，并且深度借鉴Scala函数式的编程思想，提供与Scala类似的编程接口。

2. Mesos

Mesos是Apache下的开源分布式资源管理框架，被称为分布式系统的内核，提供了类似YARN的功能，实现了高效的资源任务调度。

3. Spark Streaming

Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时计算框架，它扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。其吞吐量能够超越现有主流流处理框架Storm，并提供丰富的API用于流数据计算。

4. MLlib

MLlib是Spark对常用的机器学习算法的实现库，同时包括相关的测试和数据生成器。MLlib目前支持4种常见的机器学习问题：二元分类、回归、聚类以及协同过滤，还包括一个底层的梯度下降优化基础算法。

5. GraphX

GraphX是Spark中用于图和图并行计算的API，可以认为是GraphLab和Pregel在Spark (Scala)上的重写及优化，与其他分布式图计算框架相比，GraphX最大的贡献是，在Spark上提供一栈式数据解决方案，可以方便、高效地完成图计算的一整套流水作业。

6. Spark SQL

Shark是构建在Spark和Hive基础之上的数据仓库。它提供了能够查询Hive中所存储数据的一套SQL接口，兼容现有的Hive QL语法。熟悉Hive QL或者SQL的用户可以基于Shark进行快速的Ad-Hoc、Reporting等类型的SQL查询。由于其底层计算采用了Spark，性能比Mapreduce的Hive普遍快2倍以上，当数据全部存储在内存时，要快10倍以上。2014年7月1日，Spark社区推出了Spark SQL，重新实现了SQL解析等原来Hive完成的工作，Spark SQL在功能上全覆盖了原有的Shark，且具备更优秀的性能。

7. Alluxio

Alluxio（原名Tachyon）是一个分布式内存文件系统，可以理解为内存中的HDFS。为了提供更高的性能，将数据存储剥离Java Heap。用户可以基于Alluxio实现RDD或者文件的跨应用共享，并提供高容错机制，保证数据的
可靠性。

8. BlinkDB

BlinkDB是一个用于在海量数据上进行交互式SQL的近似查询引擎。它允许用户在查询准确性和查询响应时间之间做出权衡，执行相似查询。