Spark 是美国加州大学伯克利分校的 AMP 实验室（主要创始人 lester 和 Matei）开发的
通用的 大数据处理框架。
Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing.
Apache Spark is an open source cluster computing system that aims to make data analytics
fast,both fast to run and fast to wrtie
Spark 应用程序可以使用 R 语言、Java、Scala 和 Python 进行编写，极少使用 R 语言
编写 Spark 程序，Java 和 Scala 语言编写的 Spark 程序的执行效率是相同的，但 Java 语言写
的代码量多，Scala 简洁优雅，但可读性不如 Java，Python 语言编写的 Spark 程序的执行效
率不如 Java 和 Scala。
Spark 有 4 中运行模式：
1. local 模式，适用于测试
2. standalone，并非是单节点，而是使用 spark 自带的资源调度框架
3. yarn，最流行的方式，使用 yarn 集群调度资源
4. mesos，国外使用的多
Spark 比 MapReduce 快的原因
1. Spark 基于内存迭代，而 MapReduce 基于磁盘迭代
MapReduce 的设计：中间结果保存到文件，可以提高可靠性，减少内存占用，但是牺
牲了性能。
Spark 的设计：数据在内存中进行交换，要快一些，但是内存这个东西，可靠性比不过
MapReduce。
2. DAG 计算模型在迭代计算上还是比 MR 的更有效率。
在图论中，如果一个有向图无法从某个顶点出发经过若干条边回到该点，则这个图是
一个有向无环图（DAG）
DAG 计算模型在 Spark 任务调度中详解！
Spark 计算比 MapReduce 快的根本原因在于 DAG 计算模型。一般而言，DAG 相比MapReduce 在大多数情况下可以减少 shuffle 次数。Spark 的 DAGScheduler 相当于一个改进版的 MapReduce，如果计算不涉及与其他节点进行数据交换，Spark 可以在内存中一次性完成这些操作，也就是中间结果无须落盘，减少了磁盘 IO 的操作。但是，如果计算过程中涉及数据交换，Spark 也是会把 shuffle 的数据写磁盘的！有一个误区，Spark 是基于内存的计算，所以快，这不是主要原因，要对数据做计算，必然得加载到内存，Hadoop 也是如此，只不过 Spark 支持将需要反复用到的数据给 Cache 到内存中，减少数据加载耗时，所以 Spark 跑机器学习算法比较在行（需要对数据进行反复迭代）。Spark 基于磁盘的计算也是比 Hadoop 快。刚刚提到了 Spark 的 DAGScheduler 是个改进版的 MapReduce，所以 Spark天生适合做批处理的任务。Hadoop 的 MapReduce 虽然不如 spark 性能好，但是 HDFS 仍然是业界的大数据存储标准。
3. Spark 是粗粒度的资源调度，而 MR 是细粒度的资源调度。
