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Spark生态介绍
1.掌握Spark是什么 2.掌握Spark生态架构
1. Spark是什么 2. Spark生态架构
Spark是什么Apache Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的计算引擎Apache Spark是主要用于大规模数据处理的快速的通用的计算引擎
Spark是什么Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点：但不同于MapReduce 的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖据与机器学习等需要迭代的MapRedduce的算法。
Spark生态架构在Spark的生态圈中，有各种各样的组件，主要用于进行批处理以及流式处理等，Spark技术栈几乎可以解决所有大数据处理场景
Spark生态架构Spark 的主要部件:SPARK CORE:包含spark的主要基本功能Spark SQL: Spark 中用于结构化数据处理的软件包Spark Streaming:Spark 中用来处理流数据的部件 MLlib:Spark 中用来进行机器学习和数学建模的软件包 GraphX:Spark 中用来进行图计算(如社交媒体关系) 的库函数 Cluster Managers:Spark 中用来管理机群或节点的软件平台
Spark生态架构SPARK CORE:负责从HDFS、Amazon S3和HBase等持久层读取数据SPARK CORE 就是 SPARK 功能调度中心，其中包括任务调动， 内存管理，容错管理及存储管理。同时也是一些列应用程序的集中地。
1. SparkSQL --进行交互式查询 2. SparkStreaming --进行流式处理 3. GraphX --进行图计算 4. MLlib --进行训练机器学习算法模型
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