一、大数据的四大特征：
a.海量的数据规模（volume）
b.快速的数据流转和动态的数据体系（velocity）
c.多样的数据类型（variety）
d.巨大的数据价值（value）
二.Spark 和 Hadoop的不同
Spark是给予map reduce 算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的有点，但不同与MaoReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不用在读写HDFS，因此Spark能更好的适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法
架构如图：
1. Spark的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率比较高。
2. Spark比Hadoop更通用。
Spark提供的数据集操作类型有很多种，不像Hadoop只提供了Map和Reduce两种操作。比如map, filter, flatMap,sample,groupByKey, reduceByKey, union, join, cogroup, mapValues, sort,partionBy等多种操作类型，他们把这些操作称为Transformations。同时还提供Count, collect, reduce,lookup, save等多种actions。
这些多种多样的数据集操作类型，给上层应用者提供了方便。各个处理节点之间的通信模型不再像Hadoop那样就是唯一的DataShuffle一种模式。用户可以命名，物化，控制中间结果的分区等。可以说编程模型比Hadoop更灵活。
Spark与Hadoop的结合
Spark可以直接对HDFS进行数据的读写，同样支持Sparkon YARN。Spark可以与MapReduce运行于同集群中，共享存储资源与计算，数据仓库Shark实现上借用Hive，几乎与Hive完全兼容。
Spark的适用场景
Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多，所需读取的数据量越大，受益越大，数据量小但是计算密集度较大的场合，受益就相对较小
由于RDD的特性，Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。
总的来说Spark的适用面比较广泛且比较通用。
运行模式
- 本地模式（对于开发来说非常方便）
- Standalone模式
- Mesoes模式
- yarn模式
Spark核心概念
(RDD)弹性分布数据集
RDD是Spark的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用，实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现。RDD是Spark最核心的东西，它表示已被分区，不可变的并能够被并行操作的数据集合，不同的数据集格式对应不同的RDD实现。RDD必须是可序列化的。RDD可以cache到内存中，每次对RDD数据集的操作之后的结果，都可以存放到内存中，下一个操作可以直接从内存中输入，省去了MapReduce大量的磁盘IO操作。这对于迭代运算比较常见的机器学习算法, 交互式数据挖掘来说，效率提升比较大。
RDD的特点：
1. 它是在集群节点上的不可变的、已分区的集合对象。
2. 通过并行转换的方式来创建如(map, filter, join,etc)。
3. 失败自动重建。
4. 可以控制存储级别(内存、磁盘等)来进行重用。
5. 必须是可序列化的。
6. 是静态类型的。
RDD的生成有两种创建方式：
1、从Hadoop文件系统(或与Hadoop兼容的其它存储系统)输入(例如HDFS)创建。
2、从父RDD转换得到新RDD。
下面来看一从Hadoop文件系统生成RDD的方式，如：val file =spark.textFile("hdfs://...")，file变量就是RDD(实际是HadoopRDD实例)，生成的它的核心代码如下：
// SparkContext根据文件/目录及可选的分片数创建RDD, 这里我们可以看到Spark与Hadoop MapReduce很像
// 需要InputFormat, Key、Value的类型，其实Spark使用的Hadoop的InputFormat, Writable类型。
def textFile(path: String, minSplits: Int =defaultMinSplits): RDD[String] = {
hadoopFile(path,classOf[TextInputFormat], classOf[LongWritable],
classOf[Text], minSplits) .map(pair=> pair._2.toString) }
// 根据Hadoop配置，及InputFormat等创建HadoopRDD
new HadoopRDD(this, conf, inputFormatClass,keyClass, valueClass, minSplits)
对RDD进行计算时，RDD从HDFS读取数据时与Hadoop MapReduce几乎一样的：
reader =fmt.getRecordReader(split.inputSplit.value, conf, Reporter.NULL)
val key: K = reader.createKey()
val value: V = reader.createValue()
//使用Hadoop MapReduce的RecordReader读取数据，每个Key、Value对以元组返回。
override def getNext() = {
try {
finished = !reader.next(key, value)
} catch {
case eof: EOFException =>
finished = true
}
(key, value)
}