不入门之一介绍了大数据的编程语言，想必有心的读者已经hello world了python的世界。好的开始是成功的一半，这篇我们来聊聊大数据重量级的开源计算框架Apache Spark.

也许有读者犯嘀咕，为啥没提Hadoop。当然得提，聊大数据不说说Hadoop则名不正，言不顺。大数据这十多年来的持续火爆与开源计算框架Hadoop的发展息息相关。在某种程度上，Hadoop就是大数据，大数据就是Hadoop。Hadoop解决了什么问题，为何说它推动了大数据的发展？

举个例子，一根火腿肠，一个人一口一口咬着吃，这是单机操作。如果这根火腿肠100米长，最后这个人吃吐了，这就是存储和计算资源不足，内存溢出。换个人吧，还得吃到吐。如何更好更快的吃完这根大火腿肠呢？这里得感谢Google的一篇论文，激发了Yahoo工程师Doug Cutting的灵感，从而导致了Hadoop的应运而生。Hadoop里除了分布式存储外还实施了一个很重要的计算模型MapReduce。怎么理解它呢？回到吃火腿上，Doug从自己的名字获得启发，把这根火腿肠切成100份，然后在Yahoo社区发帖请来了100人，每人一段，免费吃。这样大火腿肠问题得到有效解决。同样的方法可以处理更长的火腿肠。大数据处理同样的道理。

如果说Hadoop是第一代分布式开源大数据计算框架，那么发源于伯克利的Spark则逐渐成为事实上的第二代。Spark也采用了MapReduce模型，不同的是，Hadoop的Map与Reduce界限简单粗暴，中间数据采用磁盘作为临时存储空间。而Spark的数据大部分时间都在内存中，减少了磁盘的读写，速度得到大幅提升。它的MapReduce模型更加通用一些，同时也提供了支持SQL  2003标准的查询引擎SparkSQL,这对很多会SQL的数据分析师来说简直是一大福音。咱也能用SQL在Spark上跑大数据了。

这些还谈不上一统江湖吧？机器学习和人工智能呢?图计算？支持实时流处理吗？如果使用Hadoop, 为了支持SQL得用Hive, 机器学习得用Mahout, 实时流处理得用Storm……版图越来越大，系统组件越来越多，出问题的可能性也越来越大。而这些功能居然都集成在Spark里，一个框架解决了好几个痛点。这也是为什么Spark能成为了当下大数据计算框架网红的重要原因之一。

潮起潮落，任何技术都有自己的辉煌和没落期，Spark正走向属于它的鼎盛时代。

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