第 1 章 Spark编程模式
Hadoop和Spark联合构成了当今的大数据世界！Hadoop负责数据存储和资源管理，Spark负责一体化、多元化的不同规模的数据计算，而计算正是大数据的精髓之所在！
1.1 Spark简介
基于RDD，Spark成功构建了一体化、多元化的大数据处理体系，而且Spark成功使用Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX近乎完美地解决了大数据中BatchProcessing、StreamingProcessing、Ad-hoc Query等三大核心问题！在Spark中，Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、Graphx四大子框架和库之间可以无缝地共享数据！ Spark技术堆栈如图1-1：
Apache Spark官方的定义为：Spark是一个通用的大规模数据快速处理引擎。可以简单理解为Spark就是一个大数据分布式处理框架。
Spark提供的基于RDD的一体化解决方案，将MapReduce、Streaming、SQL、Machine Learning、Graph Processing等模型统一到一个平台下，并以一致的API公开且提供相同的部署方案，使得Spark的工程应用领域变得更加广泛！
1.1.1那为什么需要使用Spark呢？
由于Hadoop的MapReduce具有高延迟的致命弱点，导致无力处理很多对时间有要求的场景，而且Hadoop无力改变现状而导致其正在加速死亡！
其实，Hadoop社区一直在改进Hadoop本身，但事实却是无力回天，主要有以下两个原因：
(1) Hadoop的改进基本停留在代码层次。
(2) Hadoop本身的计算模型决定了Hadoop上所有的工作都要转化成Map、Shuffle和Reduce等核心阶段，由于每次计算都要从磁盘读或者写数据，同时整个计算模型需要网络传输，这就导致了越来越不能忍受的延迟性，同时在前一个任务运行完之前，任何一个任务都不可以运行，这直接导致了其无力支持交互式应用。
从个人学习的角度，Spark具有以下特征也成为必须掌握Spark的原因：
Ø 快速
基于Spark内存的计算速度比Hadoop MapReduce快100倍，基于磁盘的计算速度也要快10倍以上。原因是Spark有一个DirectedAcyclic Graph(DAG有向无循环图)执行引擎，支持循环数据流和内存计算。
Ø 易用
提供多语言(Scala、Java、Python)API，能够快速实现应用，相比MapReduce有更简洁的代码，安装部署也无需复杂的配置。使用API可以轻松地构建分布式应用程序，当然也可以使用Scala和Python脚本进行交互式编程。
Ø 通用
提供了一个强大的技术栈，包括查询语言Spark SQL、机器学习工具MLlib、图计算工具GraphX、实时流处理工具Spark Streaming，在同一个应用程序中可以无缝地连接使用这些框架！
Ø 集成Hadoop
Spark可以运行在第二代Hadoop集群管理Yarn上，这使得Spark可以读取Hadoop的任何数据，如果已经有第二代Hadoop集群，那么无须安装既可以直接运行Spark，Spark很容易运行在standalone或者EC2H或者Mesos上。它能读取HDFS、HBase、Cassandra以及任何Hadoop数据源。
Ø 活跃的社区
Spark起源于2009年，目前已有超过50个机构和250个工程师贡献过代 码，和2013年6月相比，代码行数几乎扩大3倍，Spark依然处于活跃的开 发过程中，代码变动频繁！
