一、基本工作原理
1、特点
分布式； 主要是基于内存（少数情况基于磁盘）； spark与，MapReduce最大的不同在于迭代式计算； MR分为两个阶段，map和reduce，两个阶段完了，job就结束了，所以我们在一个job里能做的处理很有限，只能是在map和reduce里处理； spark计算模型，可以分为n个阶段，因为它是内存迭代式的，我们在处理完一个阶段以后，可以继续往下处理很多个阶段，而不只是两个阶段，所以，spark相较于MR，
计算模型可以提供更强大的功能
二、RDD
1、
1、RDD是Spark提供的核心抽象，全称为Resillient Distributed Dataset，即弹性分布式数据集。
2、RDD在抽象上来说是一种元素集合，包含了数据。它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同节点上，从而让RDD中的数据可以被并行操作。
（分布式数据集）
3、RDD通常通过Hadoop上的文件，即HDFS文件或者Hive表，来进行创建；有时也可以通过应用程序中的集合来创建。
4、RDD最重要的特性就是，提供了容错性，可以自动从节点失败中恢复过来。即如果某个节点上的RDD partition，因为节点故障，导致数据丢了，那么RDD会自动通过自己的数据来源重新计算该partition。这一切对使用者是透明的。
5、RDD的数据默认情况下存放在内存中的，但是在内存资源不足时，Spark会自动将RDD数据写入磁盘。（弹性）
三、spark编程
1、
1、核心开发：离线批处理 / 延迟性的交互式数据处理
2、SQL查询：底层都是RDD和计算操作
3、实时计算：底层都是RDD和计算操作