在上spark的时候，一开始需要虚拟机模拟真实环境，而spark主要的三种模式：local、standalone、yarn 均可以通过虚拟机模拟。
这里要讨论的是业务逻辑如何和 spark 结合，具体技术细节可自行查阅资料。
抛开技术层面，spark 针对的是，数据集的并行操作或者计算逻辑的并行操作：
（1）数据集的并行操作指的是，假设你拥有海量数据（在此并不定义数据集的大小），可以通过将数据集合切分（等切或者非等切，非等切可能需要加入其他操作），一台或者多台机器同时对切分的数据集进行操作；可以理解为数据集的并行 HDFS 文件系统；例如：
sc.textFile(paths, minPartitions)
（2）计算逻辑的并行操作，即拥有的一批数据，需要做同样的业务逻辑操作，即可以将这个业务逻辑分发至每台机器，并行计算，从而快速得到计算结果。同时也可能会涉及 sc.makeRDD( ) 等函数的调用。例如：
case class Person(name: String, age: Int)
// 构造样例类
val people: RDD[Person] = ...
// map 执行逻辑函数 或者与其他的算法结合
people.map(逻辑函数)
people.foreach(println)
需要掌握map函数的使用，在调入其他变量的时候，会有很重要的作用。
逻辑操作的并行，需要注意内存问题，如果没有使用broadcast，那executers 或者driver 有可能都复制了内存，所以需要考虑优化内存的问题。
另外一点，当 spark 与 SQL 结合的时候，可以通过自定义UDF函数，在SQL中使用，仅针对改变 sql数据表的数据。例如：
spark.udf.register(
"函数名", // 函数名称
(参数) => { // 函数体
// 操作逻辑
}
)
然后在 SQL 语句中调用这个 "函数名" 函数，例如，
"SELECT 函数名(参数) AS 别名 FROM 表"
当然，通过 DSL（采用DSL方式读取Hive表数据）的方式也是可以的，也是在执行语句进行填写，这里不作展开了。
备注：一般数据集合均可以进行并行读取，但是如果数据集不大，且又是对单个对象操作，这时强行使用spark不便下手了。