今天先安装好了spark，利用spark里自带的Scala运行了几个简单的Scala程序，看教学视频了解了点儿简单的语法，截图如下：
接着安装scala ide for eclipse，安装在了usr/local目录下，本以为他会正常的替代原来的eclipse，因为我之前有这样直接解压到里面直接就替换了，这次解压之后不仅之前的还在，而且两个eclipse都没法正常使用了
暂停scala ide for eclipse的安装，简单了解一下spark的工作机制与hadoop有什么不同，然后下面从四个方面说一下两者的关系与区别：
1、目的：首先需要明确一点，hadoophe spark 这二者都是大数据框架，即便如此二者各自存在的目的是不同的。Hadoop是一个分布式的数据基础设施，它是将庞大的数据集分派到由若干台计算机组成的集群中的多个节点进行存储。Spark是一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具，spark本身并不会进行分布式数据的存储。
2、两者的部署：Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。所以使用Hadoop则可以抛开spark，而直接使用Hadoop自身的mapreduce完成数据的处理。Spark是不提供文件管理系统的，但也不是只能依附在Hadoop上，它同样可以选择其他的基于云的数据系统平台，但spark默认的一般选择的还是hadoop。
3、数据处理速度：Spark，拥有Hadoop、 MapReduce所具有能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的的优点；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，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。
4、数据安全恢复：Hadoop每次处理的后的数据是写入到磁盘上，所以其天生就能很有弹性的对系统错误进行处理；spark的数据对象存储在分布于数据集群中的叫做弹性分布式数据集中，这些数据对象既可以放在内存，也可以放在磁盘，所以spark同样可以完成数据的安全恢复。