Spark 是什么
Spark 是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。
Spark and Hadoop
Hadoop 是由 java 语言编写的，在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式 分析应用的开源框架。
Spark 是一种由 Scala 语言开发的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。主要功能主要是用于数据计算。
Spark or Hadoop
Hadoop MapReduce 由于其设计初衷并不是为了满足循环迭代式数据流处理，因此在多 并行运行的数据可复用场景（如：机器学习、图挖掘算法、交互式数据挖掘算法）中存 在诸多计算效率等问题。所以 Spark 应运而生，Spark 就是在传统的 MapReduce 计算框 架的基础上，利用其计算过程的优化，基于内存进行计算，减轻了IO的开销。
Spark 和Hadoop 的根本差异是多个作业之间的数据通信问题 : Spark 多个作业之间数据 通信是基于内存，而 Hadoop 是基于磁盘。
Spark 只有在 shuffle 的时候将数据写入磁盘，而 Hadoop 中多个 MR 作业之间的数据交互都要依赖于磁盘交互，Spark 的缓存机制比 HDFS 的缓存机制高效。
在绝大多数的数据计算场景中，Spark 确实会比 MapReduce 更有优势。但是 Spark 是基于内存的，所以在实际的生产环境中，由于内存的限制，可能会 由于内存资源不够导致 Job 执行失败，此时，MapReduce 其实是一个更好的选择，所以 Spark 并不能完全替代 MR。
Spark 核心模块
- Spark Core Spark Core 中提供了 Spark 最基础与最核心的功能，Spark 其他的功能如：Spark SQL， Spark Streaming，GraphX, MLlib 都是在 Spark Core 的基础上进行扩展的
- Spark SQL Spark SQL 是 Spark 用来操作结构化数据的组件。通过 Spark SQL，用户可以使用 SQL 或者 Apache Hive 版本的 SQL 方言（HQL）来查询数据。
- Spark Streaming Spark Streaming 是 Spark 平台上针对实时数据进行流式计算的组件，提供了丰富的处理 数据流的 API。
- Spark MLlib MLlib 是 Spark 提供的一个机器学习算法库。MLlib 不仅提供了模型评估、数据导入等 额外的功能，还提供了一些更底层的机器学习原语。
- Spark GraphX GraphX 是 Spark 面向图计算提供的框架与算法库。