spark是什么

spark是一种通用的大数据计算框架，正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce，Hive引擎，以及storm流式实时计算引擎等。
spark包含了大数据领域常见的各种计算框架：比如spark core用于离线计算，spark sql 用于交互式查询，spark streaming用于实时流式计算，spark MLlib用于机器学习，spark GraphX用于图计算。
spark 主要用于大数据的计算，而Hadoop以后主要用于大数据的存储（比如HDFS，hive，hbase等），以及资源调度（Yarn）。
spark+Hadoop的组合，是未来大数据领域最热门的组合，也是最有前景的组合！

大数据体系概览（saprk的地位）.png

spark的介绍

spark是一种“one stack to rule the all”的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务，Apache官方，对spark的定义就是：通用的大数据快速处理引擎。
spark使用spark RDD，spark sql，spark streaming，MLlib，GrahpX成功解决了大数据领域中，离线批处理，交互式查询，实时流计算，机器学习和图计算等最重要的任务和问题。
spark除了一站式的特点之外，另一个重要的特点，就是基于内存进行计算，从而让它的速度可以达到MapReduce，hive的数倍，甚至数十倍！
现在已经有很多大公司正在生产环境下深度的使用spark作为大数据的计算框架，包括ebay，yahoo，bat，网易，京东，华为，大众点评，优酷土豆，搜索等等。
spark同时也获得了多个世界顶级IT厂商的支持，包括IBM，intel等。

spark vs MapReduce的计算模型（内存）.png

spark sql 和 hive的关系

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spark vs hive

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spark streaming和storm的计算模型对比

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spark的个人使用体会

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spark在国内的现状以及未来的期望

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