1、Spark简介-概念
Spark是 基于内存计算的大数据 分布式计算框架。Spark基于内存计算,提高了在 大数据环境下数据处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上,形成集群。
主要特点:
分布式计算
内存计算
容错
多计算范式
Spark于2009 年诞生于加州大学伯克利分销AMPLab。目前,已经成为Apache软件基金会旗下顶级开源项目。
在“ One Stack to rule them all”思想的引领下,Spark成功的使用Spark SQL、Spark Streaming、MLLib、GraphX近乎完美的解决了大数据中Batch Processing、Streaming Processing、Ad-hoc Query等三大核心问题。
2、Spark简介-历史
2009年:Spark诞生于AMPLab
2010年:开源
2013年6月:Apache孵化器项目
2014年2月:Apache顶级项目
Now:Contribututors>450人
3、Spark简介-BDAS生态系统
3.1 BDAS(the Berkeley Data Analytics Stack) 伯克利数据分析栈
3.2 Spark Ecosystem
Spark成功的使用Spark SQL、Spark Streaming、MLLib、GraphX近乎完美的解决了大数据中Batch Processing、Streaming Processing、Ad-hoc Query等三大核心问题,更为美妙的是在Spark中Spark SQL、Spark Streaming、MLLib、GraphX四大子框架和库之间可以无缝的共享数据和操作。