什么是Spark
Apache Spark是一个开源集群运算框架, 相对于Hadoop的MapReduce会在运行完工作后将中介数据存放到磁盘中，Spark使用了存储器内运算技术，能在数据尚未写入硬盘时即在存储器内分析运算。Spark在存储器内运行程序的运算速度能做到比Hadoop MapReduce的运算速度快上100倍，即便是运行程序于硬盘时，Spark也能快上10倍速度。Spark允许用户将数据加载至集群存储器，并多次对其进行查询，非常适合用于机器学习算法。
为什么需要Spark
在Spark 之前，我们已经有了Hadoop，Hadoop 作为大数据时代企业首选技术，方兴未艾，我们为什么还需要Spark 呢？
Hadoop 对某些工作并不是最优的选择：
中间输出到磁盘，会产生较高的延迟。
缺少对迭代运算的支持。
Spark项目构成要素
Spark核心和弹性分布式数据集（RDDs）
Spark核心是整个项目的基础，提供了分布式任务调度，调度和基本的I／O功能。而其基础的程序抽象则称为弹性分布式数据集（RDDs），是一个可以并型操作、有容错机制的数据集合。 RDDs可以通过引用外部存储系统的数据集创建（例如：共享文件系统、HDFS、HBase或其他 Hadoop 数据格式的数据源）。或者是通过在现有RDDs的转换而创建（比如：map、filter、reduce、join等等）。
RDD抽象化是经由一个以Scala, Java, Python的语言集成API所呈现，简化了编程复杂性，应用程序操纵RDDs的方法类似于操纵本地端的数据集合。
Spark SQL
Spark SQL在Spark核心上带出一种名为SchemaRDD的数据抽象化概念，提供结构化和半结构化数据相关的支持。Spark SQL提供了领域特定语言，可使用Scala、Java或Python来操纵SchemaRDDs。它还支持使用使用命令行界面和ODBC／JDBC服务器操作SQL语言。在Spark 1.3版本，SchemaRDD被重命名为DataFrame。
MLlib
MLlib是Spark上分布式机器学习框架。Spark分布式存储器式的架构比Hadoop磁盘式的Apache Mahout快上10倍，扩充性甚至比Vowpal Wabbit要好。 MLlib可使用许多常见的机器学习和统计算法，简化大规模机器学习时间，其中包括：
汇总统计、相关性、分层抽样、假设检定、随机数据生成
分类与回归：支持向量机、回归、线性回归、决策树、朴素贝叶斯
协同过滤：ALS
分群：k-平均算法
维度缩减：奇异值分解（SVD），主成分分析（PCA）
特征提取和转换：TF-IDF、Word2Vec、StandardScaler
最优化：随机梯度下降法（SGD）、L-BFGS
Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive等分布式存储层，可融入Hadoop的生态系统，以弥补缺失MapReduce的不足
Spark相比Hadoop MapReduce的优势如下:
- 中间结果输出
基于MapReduce的计算引擎通常会将中间结果输出到磁盘上，进行存储和容错。出于任务管道承接的考虑，当一些查询翻译到MapReduce任务时，往往会产生多个Stage，而
这些串联的Stage又依赖于底层文件系统（如HDFS）来存储每一个Stage的输出结果。
Spark将执行模型抽象为通用的有向无环图执行计划（DAG），这可以将多Stage的任务串联或者并行执行，而无须将Stage中间结果输出到HDFS中。类似的引擎包括Dr yad、Tez。 - 数据格式和内存布局
Spark抽象出分布式内存存储结构弹性分布式数据集RDD,进行数据的存储。RDD能支持粗粒度写操作,但对于读取操作,RDD可以精确到每条记录,这使得RDD可以用来作为分布式索引
Spark的特性是能够控制数据在不同节点上的分区,用户可以自定义分区策略,如Hash分区等.Shark和Spark SQL在Spark的基础上实现了列存储和列存储压缩 - 执行策略
Spark任务在shuffle中不是所有情景都需要排序,所以支持基于Hash的分布式聚合,调度中采用更为通用的任务执行计划图(DAG),每一轮次的输出结果在内存缓存 - 任务调度的开销
传统的MapReduce系统,是为了运行长达数小时的批量作业而设计的,在某些极端的情况下,提交一个任务的延迟非常高
Spark采用了事件驱动的类库AKKA来启动任务,通过线程池复用线程来避免进程或线程启动和切换开销
Spark的"HelloWorld"
Spark 提出了一种分布式的数据抽象，称为 RDDs（resilient distributed datasets，弹性分布式数据集），是一个可并行处理且支持容错的数据集，同时，也是一个受限的数据集，RDDs是一个只读的、记录分区的数据集，仅支持transformation和action两种操作，这些受限，使得RDDs可以以较小的成本实现高容错性、可靠性。
RDDs有两种创建方式，一种是从外部数据源创建，另一种是从其它RDDs transform而来。transformation 是对RDDs进行确定性的操作，输入是RDDs，输出RDDs。action 是向应用程序返回值或者将结果写到外部存储。
最后，transformation具有 LAZY 的特点，当在RDDs上进行一次transformation时，并不会立即执行，只会在进行action时，前面的transformation才会真正执行。这个特点，被 Spark 用来优化整个工作链路，可以有效减少网络沟通、传输时间（大数据处理过程中，网络传输可以说是最大的性能杀手），从而大幅提高运行速度。
举个例子，我们具有如下代码：
lines = spark.textFile("hdfs://...") // 第一行，读取外部数据源，生成一个RDDs；
errors = lines.filter(_.startsWith("ERROR")) // 第二行，在RDDs lines上做了一次transformation运算 filter，取出以”ERROR” 开头的所有行，得到一个新的RDDs errors；
errors.cache() // 第三行，缓存RDDs；
errors.count() // 第四行，在errors 上执行action，得到errors的行数。
整个过程中，只有在执行count()时，才会真正开始读取数据、过滤、缓存、计算行数。
上述整个过程，称为lineage，根据lineage，可以从具体的物理数据，计算出相应的结果。在Spark中，实现容错就是根据 lineage，当某个分区失败后，重新进行一次计算即可，而不是采用检查点、回滚等代价高昂的方式。同时，lineage 是Spark用来优化计算流程的依据。
可以参考此处