一，概念
一个资源密集型的任务，需要一组资源并行的完成，当计算机任务过重，就把计算任务拆分，然后放到多个计算节点上同时执行，这就是分布式并行计算啦。分布式并行计算，强调用硬件的堆叠，来解决问题。
spark解决的问题：有了spark,只要把数据和程序交给spark,它会机智地进行数据切分、算法复制、分布执行、结果合并。spark屏蔽了分布并行计算的细节，让我们可以快速开发分布并行的应用。
二，基于数据集的计算框架
spark的计算范式是数据集上的计算，在实用spark的时候，要按照spark的范式写算法。Spark在数据集的层次上进行分布并行计算，它只认成堆的数据。
提交给spark的任务，都必须满足两个条件：
- 数据是可以分块的，每块构成一个集合。
- 算法只能在集合级别执行操作。
比如，对于文本文件，在Spark中，一行就是一条记录，若干条记录组成一个集合。我们 原来的算法直接在每一行上进行计算，就不行了。需要先构建数据集，然后通过数据集的操作， 实现我们的目的。
所以，Spark是一种粗粒度、基于数据集的并行计算框架。
三，Spark基本概念及拆分任务的流程
1，将数据载入并构造数据集，在spark中，这个数据集被称为RDD（弹性分布数据集）。
2，对数据集进行map操作，指定行为
3，对map中的数据集进行collect操作，并获得合并的结果。
