Spark小课堂Week1 Hello Spark
看到Spark这个词，你的第一印象是什么？
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这是一朵"火花"，官方的定义是Spark是一个高速的、通用的、分布式计算系统！！！
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用途：进行大数据计算，这里要注意，大数据是一个相对概念，并没有绝对的量化指标，一般我们认为在业务特定场景要求下，一台机器处理不了的数据都能称为大数据。
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前身：大数据计算的开山鼻祖Hadoop，Spark和Hadoop的主要区别就是更快，更通用。
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功能：Spark内核设计的非常通用，具有很高的扩展性，目前已经发展出了sql、streaming、机器学习、图计算等组件。
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架构：核心架构还是mapreduce，这个模型更加考虑计算的可靠性，对于极端追求性能的场景并不适合。
我们为什么要学Spark
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从整个技术发展来看，分布式技术是趋势，逆水行舟，不进则退，学习分布式技术可以让我们不落后于时代。
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Spark定位非常通用，而且其设计思路比较前沿，是一个学习分布式系统的捷径。
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Spark代码本身非常简洁高效，其核心代码只有3W多行，是一个非常好的代码学习教材。
从哪里入手去学Spark
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传统方法：看教程、文档，尤其想要说明的是Spark而代码本身质量很高，所以代码和注释也是非常好的教材。
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实战：搭个小环境跑一跑，尤其结合日志和监控信息等进行分析。
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切入：推荐从SparkStreaming切入，因为我们平时开始一般都是应用程序，而Streaming是Spark官方开发的一个应用程序，通过学习，我们可以了解到开发一个Spark应用程序的方方面面。
问题
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我想知道SPARK与HADOOP之间的比较，在不同应用场景中如何选择
目前来看两者定位不太相同，HADOOP包含了HDFS、MapReduce、YARN三个组件，覆盖了分布式文件存储、计算、资源调度三个领域，SPARK定位仅是计算，所以是对其中MapReduce组件的替代。 -
spark的起步价和应用场景以及怎么解决这些难题的
由于分布式计算的特性，涉及到不同机器间的通讯问题，所以会有一定的初始成本，比如序列化、Shuffle等，Spark由于大量采用了内存处理，相比于Hadoop，起步价问题已经有了很大的缓存。但对于容量和时效不需要分布式计算的场景，肯定仍然是Oracle等传统技术更快。
关于
小课堂是在公司进行内部交流的一系列主题，偏基础，但是比较零散，持续更新中。