在大数据方兴未艾之际，越来越多的技术被引进大数据领域。从多年前的mapreduce到现在非常流行的spark，spark自从出现以来就逐渐有替代mapreduce的趋势。既然如此，spark到底有什么过人之处？这么备受青睐?

一、Spark是什么？

Spark是一种通用的大数据计算框架，和传统的大数据技术MapReduce有本质区别。前者是基于内存并行计算的框架，而mapreduce侧重磁盘计算。Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室开发的通用内存并行计算框架，用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。

Spark同样支持离线计算和实时计算两种模式。Spark离线计算速度要比Mapreduce快10-100倍。而实时计算方面，则依赖于SparkStreaming的批处理能力，吞吐量大。不过相比Storm，SparkStreaming并不能做到真正的实时。

Spark使用强大的函数式语言Scala开发，方便简单。同时，它还提供了对Python、Java和R语言的支持。

2015年至今，Spark在国内IT行业变得愈发火爆，越来越多的公司开始重点部署或者使用Spark来替代MapReduce、Hive、Storm等传统的大数据计算框架。如袋鼠云，便用Spark代替了Mapreduce计算框架。

二、Spark的发展历程

2009年由Berkeley's AMPLab开始编写最初的源代码。

2010年开放源代码。

2013年6月，进入Apache孵化器项目。

2014年2月，成为Apache的顶级项目，仅仅用了8个月的时间。

2014年5月，底Spark1.0.0发布，打破Hadoop保持的基准排序纪录。

2014年12月，Spark1.2.0发布。

2015年11月，Spark1.5.2发布，同时推出DataFrame。

2016年1月，Spark1.6发布。

2016年12月，Spark2.1发布，同年推出DataSet。

2017年，Structured Streaming 发布。

2018年，Spark2.4.0发布，成为全球最大的开源项目。

三、为什么Spark越来越受欢迎？

1、内存计算、运行速度快：Spark使用DAG执行引擎用以支持循环数据流与内存计算。注意：shuffle部分也有磁盘参与计算。

2、支持多语言编程：支持使用Scala、Python、Java和R语言进行编程，同时可以通过Spark Shell进行交互式编程。

3、生态强、组件丰富：Spark支持离线和实时计算，如包括SparkSql查询、SparkStreaming流式计算、MLLib机器学习和 GraphX图算法。

4、运行方便、多数据源支持：Spark可运行于独立的集群模式中、可运行于Hadoop中、也可运行于Amazon EC2云环境中。同时可以访问HDFS、HBase、Hive、Kafka和传统关系型数据库等多种数据源 。

四、Spark生态

SparkCore：SparkCore实现了spark的基本功能、包括任务调度、内存管理、错误恢复与存储系统交互等模块。SparkCore中还包含了对弹性分布式数据集RDD的定义，这是其核心功能。

SparkSql：SparkSql是spark用来操作结构化数据的程序，我们可以使用Sql或者Hql来查询数据、操作数据库。SparkSql可以读取多种数据源，除了提供Sql查询接口之外，同时还支持将Sql和RDD结合，开发者可以在一个应用中同时使用Sql和编程方式进行数据的查询分析。

SparkStreaming：SparkStreaming是Spark提供的对实时数据进行流式计算的组件。如网页服务器日志消息实时流处理。

SparkMLLib：SparkMLLib是Spark中提供常见的机器学习功能的程序库，包括很多机器学习算法，比如分类、回归、聚类、协同过滤等。

GraphX：GraphX是分布式图处理框架，用于图计算。如社交网络的朋友关系图。

五、Spark和Hadoop的区别

1、spark和hadoop的比较

Hadoop主要用普通硬件解决存储和计算问题；而Spark用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序，不进行存储、只进行计算。

Spark是在MapReduce基础上发展而来的，继承了其分布式并行计算的优点并改进了MapReduce的缺陷。

Spark中间数据放到内存中，迭代运算效率高，但是特别依赖内存。Spark引进了弹性分布式数据集RDD，数据对象既可以放在内存，也可以放在磁盘，容错性高。RDD计算时可以通过CheckPoint来实现容错。

Hadoop只提供了Map和Reduce操作，Spark更加通用，提供的数据集操作类型有很多种，主要分为：Transformations和Actions两大类算子。

spark和mapredcue

2、spark和mapredcue的比较

1）、spark的shuffle过程不需要等待，使用的时候才对数据排序。

2）、spark可以把多次使用的数据缓存放到内存中。

3）、spark支持多种算子操作，而mapreduce只支持map和redcue操作。

4）、spark过度依赖于内存，对内存要求高。

总而言之， Spark主要用于大数据的计算，而Hadoop主要用于大数据的存储，以及资源调度。Spark和Hadoop的组合，将会取代Mapredcue和Hadoop的组合成为未来大数据领域的基础。