Spark 生态圈是加州大学伯克利分校的 AMP 实验室打造的，是一个力图在算法（Algorithms）、机器（Machines）、人（People）之间通过大规模集成来展现大数据应用的平台。

AMP 实验室运用大数据、云计算、通信等各种资源及各种灵活的技术方案，对海量不透明的数据进行甄别并转化为有用的信息，以供人们更好地理解世界。该生态圈已经涉及机器学习、数据挖掘、数据库、信息检索、自然语言处理和语音识别等多个领域。

如图 1 所示，Spark 生态圈以 Spark Core 为核心，从 HDFS、Amazon S3 和 HBase 等持久层读取数据，以 Mesos、YARN 和自身携带的 Standalone 为 Cluster Manager 调度 Job 完成 Spark 应用程序的计算，这些应用程序可以来自于不同的组件。

如 Spark Shell/Spark Submit 的批处理，Spark Streaming 的实时处理应用，Spark SQL 的即席查询，MLlib 的机器学习，GraphX 的图处理和 SparkR 的数学计算等。

Spark生态圈简介 - 图1
图 1 Spark 生态圈

1. Spark Core

本节已经介绍了 Spark Core 的基本情况，下面来总结 Spark 的内核架构。

1）提供了有向无环图（DAG）的分布式并行计算框架，并提供 cache 机制来支持多次迭代计算或者数据共享，大大减少了迭代计算之间读取数据的开销，这对于需要进行多次迭代的数据挖掘和分析的性能有很大提升。

2）在 Spark 中引入了 RDD 的抽象，它是分布在一组结点中的只读对象集合，这些集合是弹性的，如果数据集的一部分丢失，则可以根据血缘关系对它们进行重建，保证了数据的高容错性。

3）移动计算而非移动数据，RDD 分区可以就近读取 HDFS 中的数据块到各个结点内存中进行计算。

4）使用多线程池模型来减少 Task 启动开销。

5）采用容错的、高可伸缩性的 Akka 作为通信框架。

2. Spark Streaming

Spark Streaming 是一个对实时数据流进行高通量、容错处理的流式处理系统，可以对多种数据源（如 Kafka、Flume、Twitter、Zero 和 TCP 套接字）进行类似 map、reduce 和 join 的复杂操作，并将结果保存到外部文件系统、数据库中，或应用到实时仪表盘上。

Spark Streaming 的核心思想是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业，这里的批处理引擎是 Spark Core。也就是把 Spark Streaming 的输入数据按照设定的时间片（如 1 秒）分成一段一段的数据，每一段数据都转换成 Spark 中的 RDD，然后将 Spark Streaming 中对 DStream 的转换操作变为对 Spark 中的 RDD 的转换操作，将 RDD 经过操作变成的中间结果保存在内存中。

根据业务的需求，整个流式计算可以对中间结果进行叠加，或者将中间结果存储到外部设备。本教程会在后边对 Spark Streaming 做详细介绍。

3. Spark SQL

Spark SQL 允许开发人员直接处理 RDD，以及查询存储在 Hive、HBase 上的外部数据。Spark SQL 的一个重要特点是其能够统一处理关系表和 RDD，使得开发人员可以轻松地使用 SQL 命令进行外部查询，同时进行更复杂的数据分析。

4. Spark MLlib

Spark MLlib 实现了一些常见的机器学习算法和实用程序，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维及底层优化，并且该算法可以进行扩充。Spark MLlib 降低了机器学习的门槛，开发人员只要具备一定的理论知识就能进行机器学习的工作。本教程将在后面对 Spark MLlib 做进一步介绍。

5. Spark GraphX

Spark GraphX 是 Spark 中用于图并行计算的 API，可以认为是 GraphLab 和 Pregel 在 Spark 上的重写及优化。与其他分布式图计算框架相比，Spark GraphX 最大的贡献是在 Spark 之上提供了一站式数据解决方案，可以方便且高效地完成图计算的一整套流水作业。

Spark GraphX 的核心抽象是 Resilient Distributed Property Graph，即一种点和边都带属性的有向多重图。它扩展了 Spark RDD 的抽象，有 Table 和 Graph 两种视图，而只需要一份物理存储。两种视图都有自己独有的操作符，从而使得操作灵活，并提高了执行效率。

需要说明的是，无论是 Spark Streaming、Spark SQL、Spark MLlib，还是 Spark GraphX，都可以使用 Spark Core 的 API 处理问题，它们的方法几乎是通用的，处理的数据也可以共享，从而可以完成不同应用之间数据的无缝集成。