背景：

由于MapReduce框架仅支持map和reduce两种操作，且迭代计算效率低，不适合交互式处理（数据挖掘），流式处理，不支持函数式编程语言（scala）。之前各种技术框架如，批处理的：HIVE，PIG，Mapreduce。流计算的storm，交互式计算的Impala，而spark是在此基础上的集大成者！统一了框架！

特点：

• 高效：基于内存的计算框架，比Mapreduce快10-100倍。
• 易用：支持python，scala，java三种语言，代码量比mapreduce少2-5倍，有丰富的API。
• 容错：与hadoop，yarn集成，支持读写HDFS/HBASE。

RDD

Resilient Distributed Datasets，弹性分布式数据集。是Rspark核心概念，分布在集群中只读对象集合，可以存储在内存或者硬盘中。可以通过并行转换操作构造，失效后自动重构。

RDD基本操作（operation）：

1. Transformation（转换）：通过scala或者hadoop数据集构造新的RDD，通过已有的RDD产生新RDD。
2. Action（行动）：操作在RDD上的一些列计算。

惰性执行机制

一段spark代码不会执行，直到遇到第一个action。

程序运行模式

lamda架构