Spark是一个基于MapReduce思想的分布式通用计算框架，相对于MapReduce,它的升华主要体现在处理结果驻留在了内存中(RDD,即分布式内存的概念，也是将数据进行切片，计算的中间结果驻留在内存中，可以设置切片数，也可以采用默认值)，可以直接与客户端交互，而不是像mapReduce那样，将结果存于hdfs,然后客户端再与hdfs交互，这样可以大大减少磁盘IO的消耗，更适用与数据挖掘和机器学习任务。
Spark支持检查点，会对任务的执行链进行记录，一旦某个任务执行失败，会对其进行重新执行，而不是对整个链路进行执行，大大提升了任务的执行效率
Spark支持Java,Python等多种语言开发，并提供了很多高级操作符，方便了不同语言之间的交互
Spark主要分为四块：
Spark Sql：类似传统的sql查询，可以直接查询hive中的数据
Spark Streaming:批处理的流式计算框架，map和reduce的各种算子就集中在这里，这是一个具体处理业务逻辑的地方
Spark GraphX:分布式的图处理框架，提供了很多图计算和图挖掘的接口
Spark MLIib:可拓展的机器学习库，包括很多常用算法，例如分类回归，聚类协同，决策树，朴素贝叶斯等
Spark的工作流程：
任务控制节点向集群管理器申请资源，启动执行器，执行器将任务分解并执行，执行结果返回控制节点
在Spark中一个应用由一个任务控制器和多个作业组成，同时作业可以切分成多个阶段，阶段可以再次切分成多个任务，这个任务就是Spark的最小逻辑执行单元了，可以利用多线程进行并行执行