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概念

结构化数据：即行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。

非结构化数据：不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。

数据模型

结构化数据：二维表（关系型）

非结构化数据：无

4.spark特点

1 速度快

由apache Spark支持内存计算，并且通过DAG（有向无环图）执行引擎支持无环数据流，所以官方宣称其在内存中的运算速度要比Hadoop的MapReduce快100倍，在硬盘中要快10倍

Spark处理数据时，可以将中间处理结果数据存储到内存中

Spark Job调度以DAG方式，并且每个任务Task执行以线程方式，并不是像MapReduce以进程方式执行

2易于使用

Spark的版本已经更新到了Spark3.1.2（截止日期2021.06.01），支持了包括Java、Scala、Python、R和SQL语言在内的多种语言。为了兼容Spark2.x企业级应用场景，Spark仍然持续更新Spark2版本

3 通用性强

在Spark的基础上，Spark还提供了包括Spark SQL、Spark Streaming、MLib及GraphX在内的多个工具库，我们可以在一个应用中无缝的使用这些工具库

四、运行方式
Spark支持多种运行方式，包括在Hadoop和Mesos上，也支持Standalone的独立运行模式，同时也可以运行在云Kubernets（Spark2.3开始支持）上
对于数据源而言，Spark支持从HDFS、HBase、Cassandra及Kafka等多种途径获取和数据

5.spark用途

Spark是大数据技术中数据计算处理的王者，能够一次处理PB级的数据，分布在数千个协作的物理或虚拟服务器集群中，它有一套广泛的开发者库和API，并且支持Java，Python，R和Scala等语言，其灵活的特性，适合各种环境，以下是Spark最常见的两种应用场景：

离线场景：可以以时间为维度，几年的数据集，或者以业务为维度，某个领域的大数据集等，这种数据我们一般叫做离线数据，或者冷数据。

实时场景：网站埋点、实时从前端页面传输过来的数据、业务系统或物理硬件实时传输过来的数据、硬件信号或者图像数据等，需要实时去计算处理并且返回结果的数据。

Spark是为数据科学设计的，数据科学家将Spark纳入其应用程序，能够处理包括跨大型数据集的交互式查询，来自传感器或金融系统的流数据以及机器学习任务，且Spark将数据集缓存在内存中的能力大大加快了迭代数据处理速度，使得Spark成为实现迭代的MapReduce算法的理想处理引擎。

Spark是为大数据工程师设计的，在强大的计算能力和优秀的架构设计面前，可以让数据工程师在不管是离线情景下还是实时的业务需求下，都可以放心的选择使用Spark。

Spark因其自身优势，发展势头迅猛，目前几乎所有一站式大数据平台都已集成了Spark，很多行业也都正在用Spark来改善他们的业务，以下是Spark在一些行业的具体用途：

保险行业：通过使用Spark的机器学习功能来处理和分析所有索赔，优化索赔报销流程。

医疗保健：使用Spark Core，Streaming和SQL构建病人护理系统。

零售业：使用Spark分析销售点数据和优惠券使用情况。

互联网：使用Spark的ML功能来识别虚假的配置文件，并增强他们向客户展示的产品匹配。

银行业：使用机器学习模型来预测某些金融产品的零售×××的资料。

政府：分析地理，时间和财政支出。

科学研究：通过时间，深度，地理分析地震事件来预测未来的事件。

6.spark结构框架
一、Spark Core
实现了 Spark 的基本功能，包含RDD、任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。
数据结构：RDD
二、Spark SQL
Spark 用来操作结构化数据的程序包。通过 Spark SQL，我们可以使用 SQL操作数据。
数据结构：Dataset/DataFrame = RDD + Schema
三、Spark Streaming
Spark 提供的对实时数据进行流式计算的组件。提供了用来操作数据流的 API。

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