今天的学习主要是了解spark生态体系以及观看了子雨大数据之Spark入门教程（Scala版）的介绍，现将对spark的初步了解以及日后可能会用到的一些知识总结如下：
一、spark简介
Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms, Machines, and People Lab）开发通用内存并行计算框架。
Spark从Apache的孵化项目到成为Apache的顶级项目，只用了8个月的时间，其先进的设计理念，迅速成为社区的热门项目，围绕着Spark推出了Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件，也就是BDAS（伯克利数据分析栈），这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台。
Spark使用Scala语言进行实现，它是一种面向对象、函数式编程语言，能够像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集（Scala 提供一个称为 Actor 的并行模型，其中Actor通过它的收件箱来发送和接收非同步信息而不是共享数据，该方式被称为：Shared Nothing 模型）。
Spark有以下特点：
♦ 运行速度快
Spark拥有DAG执行引擎，支持在内存中对数据进行迭代计算。官方提供的数据表明，如果数据由磁盘读取，速度是Hadoop MapReduce的10倍以上，如果数据从内存中读取，速度可以高达100多倍。
♦ 易用性好
Spark不仅支持Scala编写应用程序，而且支持Java和Python等语言进行编写，特别是Scala是一种高效、可拓展的语言，能够用简洁的代码处理较为复杂的处理工作。
♦ 通用性强
Spark生态圈即BDAS（伯克利数据分析栈）包含了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件，这些组件分别处理Spark Core提供内存计算框架、SparkStreaming的实时处理应用、Spark SQL的即席查询、MLlib或MLbase的机器学习和GraphX的图处理，它们都是由AMP实验室提供，能够无缝的集成并提供一站式解决平台。
♦ 随处运行
Spark具有很强的适应性，能够读取HDFS、Cassandra、HBase、S3和Techyon为持久层读写原生数据，能够以Mesos、YARN和自身携带的Standalone作为资源管理器调度job，来完成Spark应用程序的计算。
二、Spark生态体系
Spark生态圈也称为BDAS（伯克利数据分析栈），是伯克利APMLab实验室打造的，力图在算法（Algorithms）、机器（Machines）、人（People）之间通过大规模集成来展现大数据应用的一个平台。伯克利AMPLab运用大数据、云计算、通信等各种资源以及各种灵活的技术方案，对海量不透明的数据进行甄别并转化为有用的信息，以供人们更好的理解世界。该生态圈已经涉及到机器学习、数据挖掘、数据库、信息检索、自然语言处理和语音识别等多个领域。
Spark生态圈以Spark Core为核心，从HDFS、Amazon S3和HBase等持久层读取数据，以MESS、YARN和自身携带的Standalone为资源管理器调度Job完成Spark应用程序的计算。 这些应用程序可以来自于不同的组件，如Spark Shell/Spark Submit的批处理、Spark Streaming的实时处理应用、Spark SQL的即席查询、BlinkDB的权衡查询、MLlib/MLbase的机器学习、GraphX的图处理和SparkR的数学计算等等。
Spark生态圈的五大组件：Spark Core、Spark Streaming、Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX。
Spark Streaming: 伪实时的流计算，缓冲时间默认为1S,用于实时处理数据。
Saprk Streaming是spark核心API的一个扩展，可以实现高吞吐量的、具备容错机制的实时流数据的处理。支持从多种数据源获取数据，包括Kafka、Flume、Twitter等，我用的是Kafka,偶尔看下Flume,从数据源获取数据之后，可以使用诸如map、reduce、join和window等高级函数进行复杂算法的处理。最后还可以将处理结果存储到文件系统，数据库和现场仪表盘。
Spark SQL：应用于数据查询,数据存储.Spark SQL可以对接Hive,实现Spark查询Hive仓库数据的功能,底层走的是Spark core.
Spark SQL可以替换公司90%Hive的工作,平均性能提升3倍+
Spark MLlib: Spark MLlib是Spark的机器学习库,【.www.jianshu.com/p/9c9abd92b8b8 此链接为简书作者“终生学习丶”的一篇文章，Spark MLlib具体算法可以参考其的文章中的十大数据挖掘的算法，本段来源在本文末尾的第四个参考资料】
Spark GraphX:是Spark中的图计算框架组件,有算法PageRank、Louvain、LPA、连通子图等。
其中Spark Core是Spark生态圈的核心组件，其他的四大组件都是基于Spark Core上运行的。
三、Spark术语
1.Spark运行模式
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运行环境 |
模式 |
描述 |
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Local |
本地模式 |
常用于本地开发测试，本地还分为local单线程和local-cluster多线程; |
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Standalone |
集群模式 |
典型的Mater/slave模式，不过也能看出Master是有单点故障的；Spark支持 ZooKeeper来实现HA |
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On yarn |
集群模式 |
运行在yarn资源管理器框架之上，由yarn负责资源管理，Spark负责任务调度和计算 |
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On mesos |
集群模式 |
运行在mesos资源管理器框架之上，由mesos负责资源管理，Spark负责任务调度和计算 |
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On cloud |
集群模式 |
比如AWS的EC2，使用这个模式能很方便的访问Amazon的S3; Spark支持多种分布式存储系统：HDFS和S3 |
2.Spark常用术语
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术语 |
描述 |
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Application |
Spark的应用程序，包含一个Driver program和若干Executor |
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SparkContext |
Spark应用程序的入口，负责调度各个运算资源，协调各个Worker Node上的Executor |
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Driver Program |
运行Application的main()函数并且创建SparkContext |
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Executor |
是为Application运行在Worker node上的一个进程，该进程负责运行Task，并且负责将数据存在内存或者磁盘上。 每个Application都会申请各自的Executor来处理任务 |
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Cluster Manager |
在集群上获取资源的外部服务 (例如：Standalone、Mesos、Yarn) |
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Worker Node |
集群中任何可以运行Application代码的节点，运行一个或多个Executor进程 |
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Task |
运行在Executor上的工作单元 |
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Job |
SparkContext提交的具体Action操作，常和Action对应 |
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Stage |
每个Job会被拆分很多组task，每组任务被称为Stage，也称TaskSet |
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RDD |
是Resilient distributed datasets的简称，中文为弹性分布式数据集;是Spark最核心的模块和类 |
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DAGScheduler |
根据Job构建基于Stage的DAG，并提交Stage给TaskScheduler |
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TaskScheduler |
将Taskset提交给Worker node集群运行并返回结果 |
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Transformations |
是Spark API的一种类型，Transformation返回值还是一个RDD， 所有的Transformation采用的都是懒策略，如果只是将Transformation提交是不会执行计算的 |
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Action |
是Spark API的一种类型，Action返回值不是一个RDD，而是一个scala集合；计算只有在Action被提交的时候计算才被触发。 |
参考资料：
【1】子雨大数据之Spark入门教程（Scala版）
http://dblab.xmu.edu.cn/blog/spark/
【2】实战1.Spark及其生态圈简介
https://blog.csdn.net/xiangxizhishi/article/details/77927564
【3】百度百科：SPARK
https://baike.baidu.com/item/SPARK/2229312?fr=aladdin
【4】Spark生态圈--简书
https://www.jianshu.com/p/3e97294edaee