什么是Spark
Spark 是一种计算框架，是与mapreduce 不一样的计算框架。他与Hadoop mapreduce相比具有以下优势：
1） Spark 通过将中间结果缓存在内存，而不是磁盘，因此很适合于多阶段的作业，如需多次迭代的机器学习。而 mapreduce 则将中间结果每次都存到磁盘，速度下降很多。
2） Spark 在通信方面采用
Akaa 框架的（角色） Actor 模型，并通过线程池复用线程来避免进程或线程启动和切换开销。而Hadoop mapreduce 最初的设计是为了离线批量计算大文件，运行都是好几个小时，所以作业调度中秒级的开销根本没考虑和优化。
3） Spark 任务在 Shuffle 中不是所有情景都需要排序。而MapReduce在数据 Shuffle之前花费了大量的时间来排序。
总之， Spark在速度上要比 mapreduce快很多。在流式计算方面， Spark流计算与 Storm相比，速度不及 Storm。Storm可以达到毫秒级响应，而 Spark只能达到秒级。但是Spark流计算更适合于计算较复杂的应用，特别是需要流数据与历史数据结合的计算。而Storm只能完成简单的计算，如广告点击率等。
此外， Spark的吞吐量要远高于 Storm
大数据
大数据很难有一个明确定义。但是他这样几个特点，即大容量、繁杂、高价值、快速，也就是 4 个 V。它与海量数据相比，我认为很难有一个界定，更多的是一种商业性的口号、名称， 它与海量数据有很多交叉的地方，只是为了适应新的网络化世界，而提出这种大数据概念。
RDD基本概念
（1）RDD的两种创建方式
1）外部文件创建，如HDFS、本地文件。
2）RDD 转换得到新的 RDD。
（2）RDD的两种操作算子
对于 RDD可以有两种计算操作算子：Transformation （变换）与 Action（行动）。只有行动（ Action ）算子才会触发作业（Job）提交。
（3）RDD的重要内部属性
1）分区列表。
2）计算每个分片的函数。
3）对父 RDD的依赖列表。
4）对 Key-Value对数据类型 RDD的分区器，控制分区策略和分区数。
5）每个数据分区的地址列表（如HDFS上的数据块的地址） 。
（4）窄依赖和宽依赖
窄依赖指，子 RDD分区只由一个或多个父RDD中的一个分区转换而来。map 操作就是一个父 RDD的一个分区， union 操作就是两个父RDD 的一个分区。
宽依赖指，子 RDD 的分区由父 RDD 的所有分区转换而来，即经过过shuffle 操作。，如如 reduceByKey，groupByKey 等