Spark是一个小巧玲珑的项目，由Berkeley大学的Matei为主的小团队所开发。使用的语言是Scala，项目的core部分的代码只有63个Scala文件，充分体现了精简之美。
Spark之依赖
（1）Map Reduce模型
作为一个分布式计算框架，Spark采用了MapReduce模型。在它身上，Google的Map Reduce和Hadoop的痕迹很重，很明显，它并非一个大的创新，而是微创新。在基础理念不变的前提下，它借鉴，模仿并依赖了先辈，加入了一点改进，极大的提升了MapReduce的效率。
使用MapReduce模型解决大数据并行计算的问题，带来的最大优势，是它和Hadoop的同属一家人。因为同属于MapReduce并行编程模型，而不是MPI和OpenMP其它模型，因此，复杂的算法，只要能够以Java算法表达，在Hadoop上运行的，就能以Scala算法表达，在Spark上运行，而速度有倍数的提升。相比之下，在MPI和Hadoop算法之间切换，难度就大多了。
（2）函数式编程
Spark由Scala写就，而支持的语言亦是Scala。其原因之一就是Scala支持函数式编程。这一来造就了Spark的代码简洁，二来使得基于Spark开发的程序，也特别的简洁。一次完整的MapReduce，Hadoop中需要创建一个Mapper类和Reduce类，而Spark只需要创建相应的一个map函数和reduce函数即可，代码量大大降低
（3）Mesos
Spark将分布式运行的需要考虑的事情，都交给了Mesos，自己不Care，这也是它代码能够精简的原因之一。这也算是偷了一个大懒吧，呵呵
（4）HDFS和S3
Spark支持2种分布式存储系统：HDFS和S3。应该算是目前最主流的两种了。对文件系统的读取和写入功能是Spark自己提供的，借助Mesos分布式实现。如果自己想做集群试验，又没有HDFS环境，也没有EC2环境的话，可以搞个NFS，确保所有MESOS的Slave都可以访问，也可以模拟一下。
Spark的术语
（1）RDD（Resilient distributed datasets ）
弹性分布式数据集，Spark中最核心的模块和类，也是设计精华所在。你将它理解为一个大的集合，将所有数据都加载到内存中，方便进行多次重用。第一，它是分布式的，可以分布在多台机器上，进行计算。第二，它是弹性的，在计算处理过程中，机器的内存不够时，它会和硬盘进行数据交换，某种程度上会减低性能，但是可以确保计算得以继续进行。关于RDD的详细阐述，后面会单独再起一篇文章。
（2）Local模式和Mesos模式
Spark支持Local调用和Mesos集群两种模式，在Spark上开发算法程序，可以在本地模式调试成功后，直接改用Mesos集群运行，除了文件的保存位置需要考虑以外，算法理论上不需要做任何修改。
Spark的本地模式支持多线程，有一定的单机并发处理能力。但是不算很强劲。本地模式可以保存结果在本地或者分布式文件系统，而Mesos模式一定需要保存在分布式或者共享文件系统。
（3）Transformations和Actions
对于RDD，有两种类型的动作，一种是Transformation，一种是Action。它们本质区别是：
- Transformation返回值还是一个RDD。它使用了链式调用的设计模式，对一个RDD进行计算后，变换成另外一个RDD，然后这个RDD又可以进行另外一次转换。这个过程是分布式的
- Action返回值不是一个RDD。它要么是一个Scala的普通集合，要么是一个值，要么是空，最终或返回到Driver程序，或把RDD写入到文件系统中
关于这两个动作，在Spark开发指南中会有就进一步的详细介绍，它们是基于Spark开发的核心。
Spark On Mesos
为了在Mesos框架上运行，安装Mesos的规范和设计，Spark实现两个类，一个是SparkScheduler，在Spark中类名是MesosScheduler；一个是SparkExecutor，在Spark中类名是Executor。有了这两个类，Spark就可以通过Mesos进行分布式的计算。
Spark会将RDD和MapReduce函数，进行一次转换，变成标准的Job和一系列的Task。提交给SparkScheduler，SparkScheduler会把Task提交给Mesos Master，由Master分配给不同的Slave，最终由Slave中的Spark Executor，将分配到的Task一一执行，并且返回，组成新的RDD，或者直接写入到分布式文件系统。
基于Spark的项目
基于Spark的项目有2个，也是AMP实验室出品
第一个是Spark内部的Bagel，Pregel on Spark，可以用Spark进行图计算，这是个非常有用的小项目。Bagel自带了一个例子，实现了Google的PageRank算法，实验数据在http://download.freebase.com/wex/，感兴趣的可以下载试试。
第二个是Shark，Hive On Spark，将Hive的语法迁移到Spark上，将SQL翻译为Spark的mapreduce运行，并且可以直接读取hive的元数据库和对应数据。这个项目还在获得了2012的SIGMOD大会上获得最佳Demo奖，目前已经进入Alpha版本，很快将会有正式版本发布，希望它能够是一个完全兼容现有hive，速度快10x倍的牛B产品
