十年大数据专家，手把手带你玩转大数据，Spark技术栈的深度解析
Spark 简介嘿，大数据探索者们！你是否在为海量数据处理而烦恼？今天，就让我这位十年实战专家带你轻松入门。Spark的官方网站是：http://spark.apache.org/，它是一个专为大规模数据处理而生的统一分析引擎。
官方定义简洁有力：Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing。翻译过来就是：Spark是处理海量数据的统一分析引擎，高效全能！
Spark诞生于2009年，由加州伯克利大学AMP实验室匠心打造。作为一个基于内存计算的大数据并行框架，它能构建大型、低延迟的分析应用。2013年加入Apache孵化器后迅速崛起，如今已成为Apache三大分布式计算核心项目之一，风头无两。
作为大数据领域的后起之秀，Spark在2014年一战成名！它以206个节点在23分钟内完成100TB数据排序，而Hadoop用了2000个节点耗时72分钟。这意味着，Spark仅用十分之一资源，速度却快出3倍！这一纪录彻底彰显了Spark作为更快、更高效计算平台的霸主实力。
Spark具有如下几个主要特点：运行神速，性能爆炸： Spark采用先进的DAG（有向无环图）执行引擎，支持循环数据流与内存计算，大幅减少迭代数据落地。基于内存时可比MapReduce快上百倍，基于磁盘也能快十倍！
上手简单，操作友好： 支持Scala、Java、Python和R四种语言，API设计简洁，让你轻松编写并行程序，还能通过Spark Shell实时交互，调试如飞。
一栈通用，无所不能： 提供完整技术栈——SQL查询、流式计算、机器学习和图计算组件无缝集成，一站式解决复杂计算场景，从实时分析到智能预测全部搞定。
模式灵活，适应多变： 四大运行模式任君选择：Local（测试专用）、Standalone（自带调度器）、Yarn（生产主流）、Mesos。无论你是本地调试还是集群部署，都能游刃有余。
Spark源码在GitHub上极受欢迎，截至2018年，已有超1300名开发者贡献了23000多次提交，社区活力爆表！源码仓库地址可查。
Spark 历史对比Hadoop的12年发展，Spark虽仅6年（2012年起），却以迅雷之势在应用层实现反超，逐渐成为大数据处理的首选引擎。
目前，Spark已更新至2.4.0版本，但1.6.3仍是常用的稳定版，初学者建议从此入手，稳步进阶。
Spark 技术栈Spark源自AMP实验室，其技术栈几乎涵盖大数据所有核心领域。一起来看这张全景图：
从底层到顶层，逐层解析：
Mesos（了解即可）： 集群资源管理工具，类似Hadoop的Yarn，但在国内较少使用。
HDFS： Hadoop生态的分布式文件系统，基于磁盘存储，稳如磐石。
Tachyon（了解即可）： 基于内存的分布式存储，速度先锋。
HadoopMR： 传统批处理框架，但正被Spark取代。
Hive： 数据仓库工具，基于HDFS和MR，支持SQL建表查询。
Strom： 流式计算框架，随着SparkStreaming兴起而渐退。
MPI（了解即可）： 基于消息传递的分布式计算框架。
Spark Core： 核心基石，后续所有技术都构建于此，必须深耕！
SparkStreaming： 流式计算利器，轻松构建可扩展、容错的实时应用。
SparkMlib（MLbase）： 强大的可扩展机器学习库，封装丰富算法。
SparkSQL（Shark）： 处理结构化数据的神器，支持SQL操作及Hive数据源。
GraphX： 图计算API，专攻图形与并行计算。
BlinkDB： 指定容错率的数据库，查询允许可控误差，智能灵活。
纵观全栈，一句话概括：One stack rule them all. 一栈解决所有大数据场景，从批处理到实时流，从机器学习到图分析，统统拿下！
常见大数据处理场景及对应技术全景：
过去，每个技术都需独立搭建集群——MR、Strom、Hive各自为战，导致资源抢占、成本高企、维护头疼。
而Spark只需一套集群！SparkStreaming、SparkSQL与SparkCore的关系，犹如Struts2、SpringMVC和Servlet的协同，核心统一，效率倍增。
Spark相较于Hadoop的优点Hadoop虽开创大数据时代，但其MR框架延迟高，仅适合离线批处理，难以满足实时需求。
MapReduce在其工作流程中存在如下缺点：表达力受限： 计算必须拆成Map和Reduce，复杂场景束手无策；
磁盘IO瓶颈： 每次读写磁盘，中间结果频繁落地，拖慢速度；
延迟居高不下： 任务串行执行，衔接IO开销大，多阶段计算举步维艰；
资源调度细碎： 每个Job需单独申请资源，效率低下。
Spark则完美规避这些痛点，优势显著：
计算模式超越MR，提供RDD、DataFrame等多数据集操作，编程灵活自如；
内存计算加持，中间结果直接缓存，迭代效率飙升；
基于DAG的任务调度，远超MR的迭代机制；
粗粒度资源调度，一次申请，多Job复用，资源利用率最大化；
支持多种Shuffle策略（SortShuffle、HashShuffle），场景适配无忧。
Spark最大亮点是将数据与中间结果存于内存，彻底减少IO开销，特别适合迭代频繁的数据挖掘与机器学习。相比Hadoop每次迭代都需磁盘读写，Spark直接在内存中运算，快如闪电。
实际开发中，Hadoop需编写底层代码，繁琐低产；而Spark提供高层API，实现相同功能代码量少2-5倍，且交互式反馈实时，调试优化一气呵成。
注意，Spark并非完全取代Hadoop，而是替代其MR计算模型。它已深度融入Hadoop生态，可借Yarn调度、HDFS存储。但Spark对硬件要求较高，需足够内存与CPU支撑，而Hadoop更适应廉价异构环境。
好了，Spark的入门精要就到这里。从下一篇起，我们将进入实战数据处理阶段，一起动手攻克大数据！
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