1.Spark介绍
Spark，是一种通用的大数据计算框架。正如Hadoop的MapReduce、Hive引擎，以及Storm流式实时计算引擎。Spark是基于内存计算的框架，因此其速度是MapReduce、Hive的几倍甚至几十倍、上百倍。
Spark Core：离线计算
Spark SQL：交互式查询
Spark Streaming：实时流计算
Spark MLlib：机器学习
Spark GraphX：图计算
Spark主要用于大数据的计算，Hadoop主要用于大数据的存储（如HDFS、Hive、HBase等），以及资源调度（Yarn）。
2.大数据架构体系概览
大数据架构体系概览
3.Spark VS MapReduce的计算模型
Spark VS MapReduce的计算模型
4.Spark整体架构
Spark整体架构
5.Spark的特点
Spark的特点
6.Spark SQL和Hive的关系
Spark SQL和Hive的关系
7.Spark Streaming和Storm的计算模型对比
Spark Streaming和Storm的计算模型对比
8. action(动作)和transform(转换)的理解
action和transform是Dataset（Spark 2.1之前叫RDD）的两个非常重要的操作。
action操作主要是直接从Dataset中获取值，如：
//Scala
scala> val tf = spark.read.textFile("readme.md")
tf: org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [value: string]
scala> tf.count() //计算items数量
res0: Long = 126
scala> tf.first() //Dataset的首个item值
res1: String = # Apache Spark
代码中的count操作和first操作都是action操作，这些操作直接从Dataset中获取值。
transform操作可以从一个Dataset转换到另一个Dataset，从而计算出另一个新的Dataset，如：
//Scala
val linesWithSpark = tf.filter(line => line.contains("Spark"))
linesWithSpark : org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [value: string]
这里的linesWithSpark就是从tf转换过来的，一个新的Dataset。
还可以通过调用函数，进行链式操作transform和action：
//Scala
scala> tf.filter(line => line.contains("Spark")).count()
res3: Long = 15
