1、spark是一个apache开源项目
2、spark可以提升程序运行速度，spark在100TB数据比赛中战胜hadoop，并且只使用了十分之一的机器。
3、spark提供了java，scala和python语言api支持
4、spark可以与hadoop生态系统和数据源很好的集成。
5、spark可以运行在yarn和mesos管理的集群上。
6、spark核心由spark sql、spark streaming、mllib、graphX组成。
7、spark core是基本引擎，用于大规模并行和分布式数据处理；负责“内存管理和故障恢复”，“在集群上安排、分布和监控作业”，“与存储系统进行交互”。
8、spark引入了弹性分布式数据集（RDD，resilient distributed dataset），它是一个不可变的、容错的、分布式的对象集合，我们可以操作这个集合。他在加载外部数据或者从驱动应用程序分发集合时创建。
9、RDD支持两种操作类型，transformation（例：映射、过滤、联接、联合），它在一个RDD上执行操作，然后创建一个新的RDD来保存结果；action（例：归并、计数、top），它在一个RDD上执行某种计算，然后反馈结果。
10、spark 中 转换是“懒惰”的，spark并不会立即计算出结果，spark只是记住当前需要做的操作，只有当action被调用的时候spark才会真正的进行运算。例如，如果一个大文件需要通过各种转换操作，并且文件被传递给第一个行为，那么spark只会处理第一行内容并返回结果，而不会处理整个文件（// todo 编写代码验证）。
无论transformation执行了多少次，RDD都不会真正的执行运算，只有当Action操作被执行是，运算才会触发。
而在RDD的内部实现机制中，底层接口则是基于迭代器的，从而使得数据访问变得报销，避免大量中间操作消耗内存。
注意，reduceByKey是action，而非transformation
spark可以将RDD之持久化或者缓存到内存中，spark就会在集群保留这些元素，便于下一次快速使用。
11、spark sql，提供sql或者hive来直接查询数据。spark sql起源于hive，用于spark上替代MR，现在直接集成到spark堆中了。
12、spark streaming支持实时处理流数据，接收消息队列数据，spark会将数据分成不同的批次，分批次的进行处理，类似流一样。
13、MLlib是一个机器学习库，提供了各种算法，提供 分类、回归、聚类、协同过滤等等。（// todo 不明觉厉）
14、GraphX是一个用来处理图的库，执行基于图的并行运算。（// todo 不明觉厉）
后续补充
15、RDD及其容错。
RDD可以相互依赖，RDD包含多个分区，每个分区是一个dataset片段，每个RDD都会记录自身依赖的父RDD，一旦出现RDD出现分片丢失，可以通过计算迅速恢复。
RDD依赖分为宽依赖和窄以来，wide dependency：每个partition可以给多个RDD使用，由于多重依赖，只有等到所有节点的数据处理完毕才能进行下一步处理，为防止数据发生丢失或者损坏，需要将之前上一次节点的数据物化，用于恢复。narrow dependency：每个分片只能给一个RDD使用，由于没有多重依赖，所以再一个节点上可以一次性将分片处理完，且一旦发生丢失或者损坏可以迅速从上一个RDD恢复。
不同操作产生不同的依赖，比如map操作产生narrow dependency，而join则产生wide dependency。
支持容错有两种方式：数据复制和日志记录。两种方式都不合适，大量增加网络和机器负载。
RDD天生支持容错。自身是一个不变的数据集；能够记住构建自身的操作图，当工作失败后通过操作图获得之前的操作，重新进行计算。因为不采用replication方式，可以降低机器和网络负载。
spark个别场景需要利用日志记录的方式容错。spark streaming中，针对数据的update操作，或者调用streaming提供的window操作，就需要恢复执行过程的中间状态。此时需要通过spark提供的check point机制，以支持得到从check point恢复。
RDD是不变的数据结构存储
RDD是支持跨集群的分布式数据结构
RDD可以根据记录的key对结构进行分区
RDD提供了粗粒度的操作，且这些操作都支持分区
RDD将数据存储在内存中，从而提供了低延迟性。
16、spark中partition和hdfs的block的关系。
hdfs的block是分布式存储的最小单元，类似于盛放文件的盒子。
spark的partition是弹性分布式数据集 RDD的最小单元，RDD是由分布在各个节点上的partition组成的。
partition是指的spark在计算过程中，生成的数据在计算空间内最小单元，同一份数据（RDD）的partition大小不一，数量不定，是根据程序类的算子和最初读入的数据分块数量决定的。因此称为弹性分布式数据集。
block位于存储空间、partition位于计算空间
block的大小是固定的、partition大小不固定
block有冗余、不会轻易丢失。partition 有冗余（设置storagelevel），如果丢失后可以通过重新计算获得。
直白讲述：”
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作者：昆吾
链接：https://www.zhihu.com/question/37310539/answer/71422848
来源：知乎
存储上为什么要将空间抽象成块前面的兄台已经叙述了，而且之所以设计成这么大的理由还牵扯到大存储空间中的各种管理、容错等等。那么与之对应的，在并行计算里我们希望降低网络带宽的负荷，所以会对计算做一层计算本地性优化，那么怎样做到这点呢？最简单的逻辑，把计算代码发到数据所在的节点上执行就可以了。那么这样一来，怎样做到并行优化？很简单啦，把一个超大的文件切切切分成一个一个不大不小的块（比如hdfs默认的64M，或者配得再大一点），然后把这些块打散在集群的不同节点上，最后把应用代码跟着数据块走，就能在不同节点上并行计算了。与之相对应的，spark为了利用起内存，对一些中间数据尽可能的用内存访问速度进行读写，所以把这部分管理工作纳入到自己这里（对比一下，经典的hadoop mapreduce就直接交给hdfs进行管理），可是就算存到内存里，那也得沿着这个思路来啊，不然计算本地化，并行之类的就很混乱了，那好吧，我也引入个概念，就叫partition好了，目的和前面一样。然后突然发现，哎呀我靠，这不得了，不仅能做到这些，既然我把一个超大份的数据都分成一块一块的了，那每一块是不是就能独立分隔开来了？那一个超大份文件，内存完全放不下，完全可以把其中一些块放到内存里，另外一些暂时放到硬盘里嘛，好歹也比纯放到hdfs来得快嘛……于是生活就变得美好了起来。但是要注意的是，计算本地性优化并不是说绝对地把任务只发到数据所在地进行执行，还要考虑到均衡和并发能力的取舍，不然你的数据要都在一个节点上，难道就只在这台节点上跑任务啦？当然也不可能对吧~
”
17、spark缓存
useDisk（硬盘）、useMemory（内存）、deserialized（反序列化，用于网络传输对象）、replication（分本数量）
class storageLevel private（useDisk boolean，useMemory boolean，deserialized boolean，repliaction：int）
18、提交Job
spark-submit
sbt run
java -jar
19、tachyon文件系统（// todo 不明觉厉）
tachyon是一个类似于hdfs的实现
20、sparkR计算引擎
将R语言的能力应用到Spark基础计算加购上，为其提供算法引擎。
参照：http://blog.jobbole.com/89446/
理解Spark的核心RDD
http://my.oschina.net/darionyaphet/blog/310607
http://www.docin.com/p-1090058011.html
关于Spark的基本概念和特性简介
http://my.oschina.net/u/2306127/blog/470505#OSC_h1_1
关于partition和block的关系和区别
https://www.zhihu.com/question/37310539