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为什么要学习Spark？作为一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。扩展广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多的计算模式，包括交互式查询和流处理。Spark的一个重要特点就是能够在内存中计算，因而更快。即使在磁盘上进行的复杂计算，Spark依然比MapReduce更加高效。优势如此明显的Spark，是不是要好好学习一下呢？

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Q：学了Spark有什么用呢？

A：首先说一下Spark的优势：

1、 更高的性能。因为数据被加载到集群主机的分布式内存中。数据可以被快速的转换迭代，并缓存用以后续的频繁访问需求。在数据全部加载到内存的情况下，Spark可以比Hadoop快100倍，在内存不够存放所有数据的情况下快hadoop10倍。

2、通过建立在Java、Scala、Python、SQL（应对交互式查询）的标准API以方便各行各业使用，同时还含有大量开箱即用的机器学习库。

3、与现有Hadoop 1和2.x(YARN)生态兼容，因此机构可以无缝迁移。

4、方便下载和安装。方便的Shell（REPL: Read-Eval-Print-Loop）可以对API进行交互式的学习。

5、借助高等级的架构提高生产力，从而可以讲精力放到计算上。

所以总结一下就是简单，快速，兼容性好，功能强大。不用再将注意力放在框架上，而是集中于业务逻辑，所以在大数据中Spark很受欢迎，学习Spark，符合市场需求。

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Q：Spark的应用场景有哪些？

A：Yahoo将Spark用在Audience Expansion中的应用，进行点击预测和即席查询等

淘宝技术团队使用了Spark来解决多次迭代的机器学习算法、高计算复杂度的算法等。应用于内容推荐、社区发现等
腾讯大数据精准推荐借助Spark快速迭代的优势，实现了在“数据实时采集、算法实时训练、系统实时预测”的全流程实时并行高维算法，最终成功应用于广点通pCTR投放系统上。
优酷土豆将Spark应用于视频推荐(图计算)、广告业务，主要实现机器学习、图计算等迭代计算。

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Q：Hadoop和Spark比较

A：Hadoop这项大数据处理技术大概已有十年历史，而且被看做是首选的大数据集合处理的解决方案。MapReduce是一路计算的优秀解决方案，不过对于需要多路计算和算法的用例来说，并非十分高效。数据处理流程中的每一步都需要一个Map阶段和一个Reduce阶段，而且如果要利用这一解决方案，需要将所有用例都转换成MapReduce模式。

而Spark则允许程序开发者使用有向无环图（DAG）开发复杂的多步数据管道。而且还支持跨有向无环图的内存数据共享，以便不同的作业可以共同处理同一个数据。

Spark运行在现有的Hadoop分布式文件系统基础之上（HDFS）提供额外的增强功能。它支持将Spark应用部署到现存的Hadoop v1集群（with SIMR – Spark-Inside-MapReduce）或Hadoop v2 YARN集群甚至是Apache Mesos之中。

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Q：Spark的特性

A：Spark通过在数据处理过程中成本更低的洗牌（Shuffle）方式，将MapReduce提升到一个更高的层次。利用内存数据存储和接近实时的处理能力，Spark比其他的大数据处理技术的性能要快很多倍。

Spark还支持大数据查询的延迟计算，这可以帮助优化大数据处理流程中的处理步骤。Spark还提供高级的API以提升开发者的生产力，除此之外还为大数据解决方案提供一致的体系架构模型。

Spark将中间结果保存在内存中而不是将其写入磁盘，当需要多次处理同一数据集时，这一点特别实用。Spark的设计初衷就是既可以在内存中又可以在磁盘上工作的执行引擎。当内存中的数据不适用时，Spark操作符就会执行外部操作。Spark可以用于处理大于集群内存容量总和的数据集。

Spark会尝试在内存中存储尽可能多的数据然后将其写入磁盘。它可以将某个数据集的一部分存入内存而剩余部分存入磁盘。开发者需要根据数据和用例评估对内存的需求。Spark的性能优势得益于这种内存中的数据存储。

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Q：Spark的其他特性包括

A：支持比Map和Reduce更多的函数。优化任意操作算子图（operator graphs）。可以帮助优化整体数据处理流程的大数据查询的延迟计算。提供简明、一致的Scala，Java和Python API。提供交互式Scala和Python Shell。目前暂不支持Java。Spark是用Scala程序设计语言编写而成，运行于Java虚拟机（JVM）环境之上。目前支持如下程序设计语言

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