Apache Spark是一个开源的、强大的分布式查询和处理引擎。提供MapReduce的灵活性和可扩展性，但速度明显提高：当数据存储在内存中时，它比Apache Hadoop快100倍，访问磁盘时高达10倍。
Apache Spark允许用户读取、转换、聚合数据，还可以轻松地训练和部署复杂的统计模型。Java、Scala、Python、R、SQL都可以访问Spark API.
spark作业和API
执行过程：任何Spark应用程序都会分离主节点上的单个驱动进程（可以包含多个作业），然后将执行进程（包含多个任务）分配给多个工作节点。
驱动进程会确定任务进程的数量和组成，这些任务进程是根据为指定作业生成的图形分配给执行节点的。
Spark作业与一系列对象依赖相关联，这些依赖关系是以有向无环图（DAG）的方式组织的。
弹性分布式数据集
弹性分布式数据集（RDD）是不可变Java虚拟机（JVM）对象的分布式集合，Apache Spark就是围绕着RDD而构建的。我们使用Python时，尤为重要的是要注意Python数据是存储在这个JVM对象中的。
这些对象允许作业非常快速的执行计算。对RDD的计算依据缓存和存储在内存中的模式进行：与其他传统分布式框架相比，该模式使得计算速度快了一个数量级。
同时RDD会给出一些粗粒度的数据装换（如：map()、reduce()、filter()）,保持Hadoop平台的灵活性和可扩展性。以执行各种各样的计算。RDD以并行方式应用和记录数据转换，从而提高了速度和容错能力。
RDD有两组并行操作：转换（返回指向新RDD的指针）和动作（在运算后向驱动程序返回值）
RDD的转换操作是惰性的，因为它们不立即计算其结果。只有动作执行了并且需要将结果返回给驱动程序时，才会计算转换。该延迟执行会产生更多精细查询：针对性能进行优化的查询。
DataFrame
DataFrame像RDD一样，是分布在集群的节点中的不可变的数据集合。然而，与RDD不同的是，在DataFrame中，数据是以命名列的方式组织的。
DataFrame旨在使大型数据集的处理更加容易。它们允许开发人员对数据结构进行形式化，允许更高级的抽象。
提供了一个特定领域的语言API来操作分布式数据。
Dataset
Spark Dataset旨在提供一个API，允许用户轻松地表达域对象的转换，同时还提供了具有强大性能和优点的Spark
SQL执行引擎。
Catalyst优化器
Spark SQL是Apache Spark最具技术性的组件之一，因为它支持SQL查询和DataFrame API.
