Spark简介：
Spark是UC Berkeley AMP lab开发的一个集群计算的框架，类似于Hadoop，但有很多的区别。最大的优化是让计算任务的中间结果可以存储在内存中，不需要每次都写入HDFS，更适用于需要迭代的MapReduce算法场景中，可以获得更好的性能提升。
例如一次排序测试中，对100TB数据进行排序，Spark比Hadoop快三倍，并且只需要十分之一的机器。Spark集群目前最大的可以达到8000节点，处理的数据达到PB级别，在互联网企业中应用非常广泛。
这里整理5个Spark的应用实例，希望对Spark学习者能够有所帮助~
【使用 Spark 进行流量日志分析】
日志在计算机系统中是一个非常广泛的概念，任何程序都有可能输出日志：操作系统内核、各种应用服务器等等。日志包含很多有用的信息，例如访问者的 IP、访问的时间、访问的目标网页、来源的地址以及访问者所使用的客户端的 UserAgent 信息等，分析日志能帮助企业营销做出决策。
这个项目介绍如何用 Spark 分析日志，开始介绍了日志的分类，然后从日志不断简化数据，最终只留下4 个
