一、Spark Core提供Spark最基础与最核心的功能，主要包括以下功能：

(1)SparkContext：

通常而言，Driver Application的执行与输出都是通过SparkContext来完成的。在正式提交Application之前，首先需要初始化SparkContext。SparkContext隐藏了网络通信、分布式部署、消息通信、存储能力、计算能力、缓存、测量系统、文件服务、Web服务等内容，应用程序开发者只需要使用SparkContext提供的API完成功能开发。SparkContext内置的DAGScheduler负责创建Job，将DAG中的RDD划分到不同的Stage，提交Stage等功能。内置的TaskScheduler负责资源的申请，任务的提交及请求集群对任务的调度等工作。

(2)存储体系：

Spark优先考虑使用各节点的内存作为存储，当内存不足时才会考虑使用磁盘，这极大地减少了磁盘IO，提升了任务执行的效率，使得Spark适用于实时计算、流式计算等场景。此外，Spark还提供了以内存为中心的高容错的分布式文件系统Tachyon供用户进行选择。Tachyon能够为Spark提供可靠的内存级的文件共享服务。

(3)计算引擎：

计算引擎由SparkContext中的DAGScheduler、RDD以及具体节点上的Executor负责执行的Map和Reduce任务组成。DAGScheduler和RDD虽然位于SparkContext内部，但是在任务正式提交与执行之前会将Job中的RDD组织成有向无环图（DAG），并对Stage进行划分，决定了任务执行阶段任务的数量、迭代计算、shuffle等过程。

(4)部署模式：

由于单节点不足以提供足够的存储和计算能力，所以作为大数据处理的Spark在SparkContext的TaskScheduler组件中提供了对Standalone部署模式的实现和Yarn、Mesos等分布式资源管理系统的支持。通过使用Standalone、Yarn、Mesos等部署模式为Task分配计算资源，提高任务的并发执行效率。

二、Spark的几大子框架包括：

(1)Spark SQL：

首先使用SQL语句解析器（SqlParser）将SQL转换为语法树（Tree），并且使用规则执行器（RuleExecutor）将一系列规则（Rule）应用到语法树，最终生成物理执行计划并执行。其中，规则执行器包括语法分析器（Analyzer）和优化器（Optimizer）。

(2)Spark Streaming：

用于流式计算。Spark Streaming支持Kafka、Flume、Twitter、MQTT、ZeroMQ、Kinesis和简单的TCP套接字等多种数据输入源。输入流接收器（Receiver）负责接入数据，是接入数据流的接口规范。Dstream是Spark Streaming中所有数据流的抽象，Dstream可以被组织为Dstream Graph。Dstream本质上由一系列连续的RDD组成。

(3)GraphX：

Spark提供的分布式图计算框架。GraphX主要遵循整体同步并行（bulk Synchronous parallel，BSP）计算模式下的Pregel模型实现。GraphX提供了对图的抽象Graph，Graph由顶点（Vertex），边（Edge）及继承了Edge的EdgeTriplet三种结构组成。GraphX目前已经封装了最短路径，网页排名，连接组件，三角关系统计等算法的实现，用户可以选择使用。

(4)MLlib：

Spark提供的机器学习框架。机器学习是一门设计概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多领域的交学科。MLlib目前已经提供了基础统计、分析、回归、决策树、随机森林、朴素贝叶斯、保序回归、协同过滤、聚类、维数缩减特征提取与转型、频繁模式挖掘、预言模型标记语言、管道等多种数理统计、概率论、数据挖掘方面的数学算法。