Spark是一个由加州大学伯克利分校（UC Berkeley AMP）开发的一个分布式数据快速分析项目。它的核心技术是弹性分布式数据集(Resilient distributed datasets)，提供了比Hadoop更加丰富的MapReduce模型，可以快速在内存中对数据集进行多次迭代，来支持复杂的数据挖掘算法和图计算算法。
Spark使用Scala开发，使用Mesos作为底层的调度框架，可以和hadoop和Ec2紧密集成，直接读取hdfs或S3的文件进行计算，并把结果写回hdfs或S3，是Hadoop和Amazon云计算生态圈的一部分。
Spark的第一个版本是2011年5月份发布，到如今已经1年。去年下半年有段时间国内比较活跃，豆瓣基于它克隆了一个DPark，但是不支持hdfs的读取，后来又沉寂下去。原因之一是0.4版本的Spark，基于的mesos版本太低，稳定性不足，而本身也尚未成熟，一旦部署会发现颇多问题。经过半年的开发者不断努力，昨天（6月12日）发布的0.5.0正式版本，有了不小的提升，而且基于的mesos版本也升级为0.9正式版，稳定性可以支持生产级别。
有鉴于此，开始将最近研究的一些心得，分成几个随谈系列发布，希望对Spark在业界的应用，有良好的促进作用，为基于大数据的快速数据挖掘，提供多一种优秀的解决方案。
随谈分成6个部分
一、总体框架
二、安装攻略
三、开发指南
四、寻找Scala语法糖
五、核心RDD模型之妙
六、链式MapReduce模型的挖掘算法
