什么是Spark

Hadoop主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算。

Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。

 Hadoop与Spark历史

Hadoop与Spark框架对比

 

Spark内置模块

 

Spark Core：实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集(Resilient Distributed DataSet，简称RDD)的API定义。

Spark SQL：是Spark用来操作结构化数据的程序包。通过Spark SQL，我们可以使用 SQL或者Apache Hive版本的HQL来查询数据。Spark SQL支持多种数据源，比如Hive表、Parquet以及JSON等。

Spark Streaming：是Spark提供的对实时数据进行流式计算的组件。提供了用来操作数据流的API，并且与Spark Core中的 RDD API高度对应。

Spark MLlib：提供常见的机器学习功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据 导入等额外的支持功能。

Spark GraphX：主要用于图形并行计算和图挖掘系统的组件。

集群管理器：Spark设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算。为了实现这样的要求，同时获得最大灵活性，Spark支持在各种集群管理器（Cluster Manager）上运行，包括Hadoop YARN、Apache Mesos，以及Spark自带的一个简易调度器，叫作独立调度器。

 Spark得到了众多大数据公司的支持，这些公司包括Hortonworks、IBM、Intel、Cloudera、MapR、Pivotal、百度、阿里、腾讯、京东、携程、优酷土豆。当前百度的Spark已应用于大搜索、直达号、百度大数据等业务；阿里利用GraphX构建了大规模的图计算和图挖掘系统，实现了很多生产系统的推荐算法；腾讯Spark集群达到8000台的规模，是当前已知的世界上最大的Spark集群。

 Spark特点

Spark运行模式 

部署Spark集群大体上分为两种模式：单机模式与集群模式

大多数分布式框架都支持单机模式，方便开发者调试框架的运行环境。但是在生产环境中，并不会使用单机模式。因此，后续直接按照集群模式部署Spark集群。

（1）Local模式：在本地部署单个Spark服务

（2）Standalone模式：Spark自带的任务调度模式。（国内常用）

（3）YARN模式：Spark使用Hadoop的YARN组件进行资源与任务调度。（国内最常用）

（4）Mesos模式：Spark使用Mesos平台进行资源与任务的调度。（国内很少用）

端口号总结

1）Spark查看当前Spark-shell运行任务情况端口号：4040

2）Spark Master内部通信服务端口号：7077    （类比于yarn的8032(RM和NM的内部通信)端口）

3）Spark Standalone模式Master Web端口号：8080（类比于Hadoop YARN任务运行情况查看端口号：8088）

4）Spark历史服务器端口号：18080         （类比于Hadoop历史服务器端口号：19888）