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spark是一个用于大规模数据处理的统一计算引擎。适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台处理的场景，包括批处理、迭代计算、交互式查询、流处理。通过统一的框架将各种处理流程整合到一起。
spark特性
spark通过使用先进的DAG调度器、查询优化器和物理执行引擎，可以高性能地进行批量及流式处理。使用逻辑回归算法进行迭代计算，spark比hadoop速度快100多倍。
spark支持多种编程语言，比如Java、Scala、Python、R及SQL。
spark提供了超过80多个高级算子操作，可以很便捷地构建并行计算应用。
spark构建了一个完善的生态栈，将批量计算、交互式计算、流式计算、机器学习及图计算整合到一个统一的框架体系中。
spark可以运行在standalone、YARN、Mesos、Kubernetes及EC2多种调度平台上。
另外，spark可以接入多种数据源，比如HDFS、Alluxio、HBase、Cassandra、Hive及本地文件。
spark生态栈
Spark Core
Spark Core实现了Spark的基本功能，包括任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core还包含了对弹性分布式数据集（resilient distributed dataset，简称RDD）的API定义。RDD表示分布在多个计算节点上并行操作的元素集合，是Spark的核心抽象模型。
Spark SQL
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的子框架。Spark SQL支持多种数据源，比如Hive表、Parquet及JSON等。Spark SQL可使用SQL或Hive的SQL方言（HQL）查询数据，还支持将SQL和RDD相互转换。
Spark Streaming
Spark Streaming是Spark提供的对实时数据进行流式计算的组件。Spark Streaming提供了操作数据流的API，同时还提供了高级别的容错性、吞吐量及可伸缩性。
MLlib
MLlib是一个提供常见机器学习（ML）功能的程序库。MLlib提供了很多种机器学习算法，包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据导入及更底层的机器学习原语（包括通用的梯度下降优化算法）。
Graphx
Graphx是用来操作图（比如社交网络的朋友关系图）的程序库，可进行并行的图计算。Graphx扩展了RDD API，能用来创建一个顶点和边都包含任意属性的有向图。Graphx支持对图的各种操作（比如进行图分隔的subgraph和操作所有顶点的mapVertices），及一些常用算法（比如PageRank和三角计数）。
集群管理器
Spark设计为可高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算，所以为了获取大灵活性，spark支持在各种集群管理器上运行，包括Hadoop YARN、Apache Mesos及Spark自带的独立调度器等。
spark用户及用途
spark的使用者主要分为两大目标人群：数据分析师和工程师。这两大人群使用spark的典型用例不一致，大致分为两类：数据分析和数据处理。
数据分析
数据分析师就是主要负责分析数据并建模的人。他们具备SQL、统计、预测建模（机器学习）等方面技能，有一定使用Python、Matlab或R编程的能力。
Spark通过一系列组件支持数据分析任务。Spark shell提供python和scala接口来进行交互式数据分析。Spark SQL提供独立的SQL shell来使用SQL探索数据，也可以通过标准的Spark程序或Spark shell进行SQL查询。MLlib程序库进行机器学习和数据分析。Spark还支持调用R或Matlab外部程序。
数据处理
工程师就是使用Spark开发数据处理应用的软件开发者。他们具备软件工程概念（封装、接口设计及面向对象思想），能使用工程技术设计软件系统。
Spark为开发用于集群并行执行的程序提供了捷径。不需要开发者关注分布式问题、网络通信及程序容错性。为工程师提供足够的接口实现常见的任务及对应用监控、审查和性能调优。
spark简史
2009 ，Spark诞生于UCBerkeley的AMP实验室
2010 ，Spark正式对外开源
2012-10-15，Spark 0.6.0发布。
大范围的性能改进，增加了一些新特性，并对Standalone部署模式进行了简化
2013-02-27，Spark 0.7.0发布
增加了更多关键特性，例如：Python API、Spark Streaming的alpha版本等
2013-06-21，Spark接受进入Apache孵化器
2013-09-17，Spark 0.8.0发布
支持Scala2.9/YARN2.2/Standalone部署模式下调度的高可用性，shuffle优化等
2014-01-24，Spark 0.9.0发布
增加了GraphX，机器学习新特性，流式计算新特性，核心引擎优化（外部聚合、加强对YARN的支持）等
2014-05-26，Spark 1.0.0发布
增加了Spark SQL、MLlib、GraphX和Spark Streaming都增加了新特性并进行了优化。Spark核心引擎还增加了对安全YARN集群的支持
2014-09-03，Spark 1.1.0发布
Spark核心API及Streaming，Python，SQL，GraphX和MLlib的bug修复
2014-12-10，Spark 1.2.0发布
Spark核心API及Streaming，Python，SQL，GraphX和MLlib的bug修复
2015-03-06，Spark 1.3.0发布
该版本发布的大亮点是新引入的DataFrame API，对于结构型的DataSet，它提供了更方便更强大的操作运算。。除了DataFrame之外，还值得关注的一点是Spark SQL成为了正式版本，这意味着它将更加的稳定，更加的全面。
2015-06-03，Spark 1.4.0发布
该版本将 R API 引入 Spark，同时提升了 Spark 的核心引擎和 MLlib ，以及 Spark Streaming 的可用性
2015-09-09，Spark 1.5.0发布
Spark 1.5.0是1.x线上的第6个发行版。这个版本共处理了来自230+contributors和80+机构的1400+个patches。
Spark 1.5的许多改变都是围绕在提升Spark的性能、可用性以及操作稳定性。
Spark 1.5.0焦点在Tungsten项目，它主要是通过对低层次的组建进行优化从而提升Spark的性能。
Spark 1.5版本为Streaming增加了operational特性，比如支持backpressure。另外比较重要的更新就是新增加了一些机器学习算法和工具，并扩展了Spark R的相关API。
2015-12-22，Spark 1.6.0发布
该版本含了超过1000个patches，在这里主要展示三个方面的主题：新的Dataset API，性能提升(读取Parquet 50%的性能提升，自动内存管理，streaming state management十倍的性能提升），以及大量新的机器学习和统计分析算法。
在Spark1.3.0引入DataFrame，它可以提供high-level functions让Spark更好地处理数据结构和计算。这让Catalyst optimizer 和Tungsten execution engine自动加速大数据分析。发布DataFrame之后开发者收到了很多反馈，其中一个主要的是大家反映缺乏编译时类型安全。为了解决这个问题，Spark采用新的Dataset API (DataFrame API的类型扩展)。Dataset API扩展DataFrame API支持静态类型和运行已经存在的Scala或Java语言的用户自定义函数。对比传统的RDD API，Dataset API提供更好的内存管理，特别是在长任务中有更好的性能提升。
2016-07-20，Spark 2.0.0发布
该版本主要更新APIs，支持SQL 2003，支持R UDF ，增强其性能。300个开发者贡献了2500补丁程序
2016-12-16，Spark 2.1.0发布
这是 2.x 版本线的第二个发行版。此发行版在为Structured Streaming进入生产环境做出了重大突破，Structured Streaming 现在支持了event time watermarks了并且支持Kafka0.10
此外，此版本更侧重于可用性，稳定性和优雅(polish)，并解决了1200多个tickets
2017-07-01，Spark 2.2.0发布
这是 2.x 系列的第三个版本。此版本移除了 Structured Streaming 的实验标记（experimental tag），意味着已可以放心在线上使用。
该版本的更新内容主要针对的是系统的可用性、稳定性以及代码润色。包括：
2018-02-23，Spark 2.3.0发布
这是 2.x 系列中的第四个版本。此版本增加了对 Structured Streaming 中的 Continuous Processing 以及全新的 Kubernetes Scheduler 后端的支持
其他主要更新包括新的 DataSource 和 Structured Streaming v2 API，以及一些 PySpark 性能增强。
此外，此版本继续改进项目的可用性、稳定性，并持续润色代码。
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