前言
上文已经介绍了与Spark 息息相关的MapReduce计算模型，那么相对的Spark的优势在哪，有哪些适合大数据的生态呢？
Spark对比MapReduce，Hive引擎，Storm流式计算引擎
1.如果数据超过1T了基本就不能用spark了，还是会选择MapReduce，MapReduce利用磁盘的高I/O操作实现并行计算确实在处理海量数据是无法取代的，但它在迭代计算中性能不足。（如果数据过大，OOM内存溢出等等，spark的程序就无法运行了，直接就会报错挂掉了，这个很坑爹是吧，虽然MapReduce运行数据相对spark很慢，但是至少他可以慢慢的跑不是吗？再慢至少能跑完。
2.Storm实时的流式计算的处理上也是无法取代的（Storm支持在分布式流式计算程序（ Topology） 在运行过程中， 可以动态地调整并行度， 从而动态提高并发处理能力。而Spark Streaming是无法动态调整并行度的。当然Spark Streaming也有其优点是storm不具备的，
首先Spark Streaming由于是基于batch进行处理的， 因此相较于Storm基于单条数据 进行处理， 具有数倍甚至数十倍的吞吐量。
此外Spark Streaming由于也身处于Spark生态圈内， 因此Spark Streaming可以与Spark Core、 Spark SQL， 甚至是 Spark MLlib、 Spark GraphX进行无缝整合。【业务场景的话：通常在对实时性要求特别高， 而且实时数据量不稳定， 比如在白天有高峰期的情况下， 可以选择 使用Storm。 但是如果是对实时性要求一般， 允许1秒的准实时处理使用Spark Streaming。在数据清洗的时候用的Storm】。
3.海量数据的查询，hive肯定也是不可取代的，（很多人认为Spark SQL完全能够替代Hive的查询引擎，我认为肯定是不行的，因为Hive是一种基于HDFS的数据仓库， 并且提供了基于SQL模型的， 针对 存储了大数据的数据仓库， 进行分布式交互查询的查询引擎,有少量的Hive支持的高级特性,Spark SQL暂时还不支持。当然Spark SQL相较于Hive查询引擎来说， 就是速度快，原因还是因为hive底层基于MapReduce，Spark SQL相对于hive还有另一个优势：就是支持大量不同的数据源， 包括hive、 json、 parquet、 jdbc等等。）
Spark 的优点与特点
1. 高效性
运行速度提高100倍。
Apache Spark使用最先进的DAG(Directed Acyclic Graph)调度程序，查询优化程序和物理执行引擎，实现批量和流式数据的高性能。
DAG的过程如下图：
DAG 是一组顶点和边的组合。顶点代表了 RDD（Resilient Distributed Dataset 抽象弹性分布式数据集）， 边代表了对 RDD 的一系列操作。
DAG Scheduler 会根据 RDD 的 transformation 动作，将 DAG 分为不同的 stage，每个 stage 中分为多个 task，这些 task 可以并行运行。
思考： 也就是说每个任务分成了一系列的子任务可以并行，然后按顺序join到最终的stage任务进行shuffling归纳，这无疑是非常高效的分布式思想
2. 易用性
Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的shell，可以非常方便地在这些shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法。
举例Java调用scala 脚本测试类的一个Spark Demo:
//编写scala测试类
object MyTest { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf() conf.setAppName("MyTest") conf.setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val input = sc.textFile("file:///F:/sparktest/catalina.out") val count = input.filter(_.contains("java.lang.NullPointerException")).count System.out.println("空指针异常数" + count) sc.stop() } }
public class SubmitScalaJobToSpark { public static void main(String[] args) { String[] arg0 = new String[]{ "--master", "spark://node101:7077", "--deploy-mode", "client", "--name", "test java submit job to spark", "--class", "MyTest",//指定spark任务执行函数所在类 "--executor-memory", "1G",//运行内存 "E:\其他代码仓库\spark\out\artifacts\unnamed\unnamed.jar",//jar包路径 }; SparkSubmit.main(arg0); } }
Python调用Spark数据类型：
3. 通用性
Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。Spark统一的解决方案非常具有吸引力，毕竟任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题，减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。
4. 兼容性
Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。比如，Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器，并且可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS、HBase和Cassandra等。这对于已经部署Hadoop集群的用户特别重要，因为不需要做任何数据迁移就可以使用Spark的强大处理能力。Spark也可以不依赖于第三方的资源管理和调度器，它实现了Standalone作为其内置的资源管理和调度框架，这样进一步降低了Spark的使用门槛，使得所有人都可以非常容易地部署和使用Spark。此外，Spark还提供了在EC2上部署Standalone的Spark集群的工具。
Mesos：Spark可以运行在Mesos里面（Mesos 类似于yarn的一个资源调度框架）
standalone：Spark自己可以给自己分配资源（master，worker）
YARN：Spark可以运行在yarn上面
Kubernetes：Spark接收 Kubernetes的资源调度
Spark的组成与运行过程
Spark组成(BDAS)：全称伯克利数据分析栈，通过大规模集成算法、机器、人之间展现大数据应用的一个平台。也是处理大数据、云计算、通信的技术解决方案。
它的主要组件有：
SparkCore：将分布式数据抽象为弹性分布式数据集（RDD），实现了应用任务调度、RPC、序列化和压缩，并为运行在其上的上层组件提供API。
SparkSQL：Spark Sql 是Spark来操作结构化数据的程序包，可以让我使用SQL语句的方式来查询数据，Spark支持 多种数据源，包含Hive表，parquest以及JSON等内容。
SparkStreaming： 是Spark提供的实时数据进行流式计算的组件。
MLlib：提供常用机器学习算法的实现库。
GraphX：提供一个分布式图计算框架，能高效进行图计算。
BlinkDB：用于在海量数据上进行交互式SQL的近似查询引擎。
Tachyon：以内存为中心高容错的的分布式文件系统。
运行流程：
(1)构建Spark Application的运行环境（启动Driver），Driver向资源管理器（可以是Standalone、Mesos或YARN）注册并申请运行Executor资源；
(2)资源管理器分配Executor资源并启动StandaloneExecutorBackend，Executor运行情况将随着心跳发送到资源管理器上；
(3)Driver构建成DAG图，将DAG图分解成Stage，并把Taskset发送给Task Scheduler。Executor向SparkContext申请Task
(4)Task Scheduler将Task发放给Executor运行同时Driver将应用程序代码发放给Executor。
(5)Task在Executor上运行，运行完毕释放所有资源。
Spark 的运用
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。