在大数据计算引擎当中，Spark不能忽视的一个重要技术框架，Spark继承了Hadoop MapReduce的优势，同时实现了计算效率的提升，满足更加实时性的数据处理需求。今天我们就来讲讲Spark生态圈入门。
Spark在设计之初，就是围绕速度、易用性和复杂分析来研发的，当时的背景下，就是MapReduce在实时数据处理上有明显的不足，已经很难满足很多业务场景下的需求。
Spark生态圈核心组件
围绕Spark，技术生态圈也不断完善，生态圈的各个组件，在Spark Core的支持下，能够满足更多实际业务场景下的数据处理需求。
Spark Core：
Spark Core作为Spark引擎的核心，提供基于内存的分布式计算，在Hadoop原生的MapReduce引擎的基础上，继承其优势，改善其不足，减少计算过程当中的迭代运算，大大提升计算效率。
Spark Core 引入了一个全新的概念 —— RDD。RDD（Resilient Distributed Datasets），全称是“弹性分布式数据集”。
本质上，RDD 是 Spark 用于对分布式数据进行抽象的数据模型。这种数据模型用于囊括、封装所有内存中和磁盘中的分布式数据实体。
任意的分布式作业都可以由 RDD 抽象之间的转换来实现。理论上，如果计算节点内存足够大，那么所有关于 RDD 的转换操作都可以放到内存中来执行，这便是Spark内存计算的由来。
Spark Streaming：
Spark Streaming基于微批量方式的计算和处理，可以用于处理实时的流数据。它使用DStream，简单来说就是一个弹性分布式数据集（RDD）系列，处理实时数据。
Spark SQL：
Spark SQL可以通过JDBC API将Spark数据集暴露出去，而且还可以用传统的BI和可视化工具在Spark数据上执行类似SQL的查询。用户还可以用Spark SQL对不同格式的数据（如JSON，Parquet以及数据库等）执行ETL，将其转化，然后暴露给特定的查询。
Spark MLlib：
MLlib是一个可扩展的Spark机器学习库，由通用的学习算法和工具组成，包括二元分类、线性回归、聚类、协同过滤、梯度下降以及底层优化原语。
Spark GraphX：
GraphX用于图计算和并行图计算。在这里，Spark的优势是既能处理表视图，也能处理图视图。
生态圈其他组件
前面所讲的是Spark当中需要掌握的重点组件，而除此之外，还有Tachyon、BlinkDB、Mesos等组件，也提供相应的支持。
Tachyon：
以内存为中心的分布式文件系统，提供内存级别速度的跨集群框架（如Spark和MapReduce）的可信文件共享，可绕过HDFS，以更快地速度执行。
BlinkDB：
一个近似查询引擎，用于在海量数据上执行交互式SQL查询。BlinkDB可以通过牺牲数据精度来提升查询响应时间。
Mesos：
它的设计初衷是作为整个数据中心的一个可拓展的全局资源管理器，而在Spark当中，可以选择独立运行的Standalone 模式，也可以构建于 Yarn 或 Mesos 之上，由它们提供资源管理。
关于大数据Spark框架，Spark生态圈入门，以上就为大家做了一个简单的介绍了。Spark在大数据领域当中，占据着明显的市场规模，而学习大数据，Spark及其生态圈，是需要掌握的重点内容，需加以重视。
