什么是Spark
- 大数据计算框架
- 离线批处理
- 大数据体系架构图（Spark）
- Spark包含了大数据领域常见的各种计算框架：比如Spark Core用于离线计算，Spark SQL用于交互式查询，Spark Streaming用于实时流式计算，Spark MLib用于机器学习，Spark GraphX用于图计算
- Spark主要用于大数据的计算，而Hadoop以后主要用于大数据的存储（比如HDFS、Hive、HBase）等，，以及资源调度（Yarn）
- Spark+hadoop的组合是大数据领域最热门的组合，也是最有前景的组合
Spark与MapReduce计算过程，Spark基于内存进行计算，所以速度更快
Spark整体架构图
Spark的特点
- 速度快：基于内存进行计算（当然也有部分计算基于磁盘，比如shuffle）
- 容易上手开发：Spark的基于RDD的计算模型，比Hadoop的基于Map-Reduce的计算模型要更加易于理解，更加易于上手开发，实现各种复杂功能，比如二次排序，topn等复杂操作时，更加便捷
- 超强的通用性：Spark提供了多种计算组件
- 集成Hadoop：Spark与Hadoop进行了高度的继承，完成double win
- 极高的活跃度
Hive架构
- Spark SQL实际上不能完全替代Hive，以为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
- 严格来讲，Spark SQL能够替代的，是Hive的查询引擎，而不是Hive本身，Spark本身是不提供存储的，自然不能替代Hive作为数据仓库的这个功能
- Hive的查询引擎，基于MapReduce，必须经过shuffle过程走磁盘，因此速度是非常缓慢的。Spark基于内存，因此速度达到Hive查询引擎的数倍以上
- Spark SQL相较Hive的另一个特点，就是支持大量不同的数据源，包括Hive、json、parquet、jdbc等等。此外，Spark SQL由于身处Spark技术堆栈内，也是基于RDD来工作，因此可以与Spark其他组件无缝整合使用。比如Spark SQL支持可以直接针对hdfs文件执行sql语句
Storm与Spark对比
