spark 简介

Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。

Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

更快的速度

内存计算下，Spark 比 Hadoop 快100倍。

易用性

Spark 提供了80多个高级运算符。

通用性

Spark 提供了大量的库，包括SQL、DataFrames、MLlib、GraphX、Spark Streaming。 开发者可以在同一个应用程序中无缝组合使用这些库。

支持多种资源管理器

Spark 支持 Hadoop YARN，Apache Mesos，及其自带的独立集群管理器

spark 安装

从官网下载所需的安装包

http://spark.apache.org/downloads.html

然后解压到安装目录

tar -xzvf spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz -C /soft/

创建符号链接

ln -s spark-2.4.0-bin-hadoop2.7 spark

修改环境变量 

vim /etc/profile

export SPARK_HOME=/soft/spark

export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin

这样安装配置的工作就结束了。接下来启动spark 看看效果吧。

到spark 的bin 目录下 运行 spark-shell 

ok 已经安装成功啦。

作者：良人与我
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