Spark生态圈具体是哪些？

从内往外看，生态圈核心是Spark Core，包括各种Spark的各种核心组件，它们能够对内存和硬盘进行操作，或者调用CPU进行计算。

紧邻核心圈的是与Spark相关的各类接口，比如Java，Python和R等。

这些接口的外部是针对不同类型数据的计算引擎。比如说针对关系型数据进行处理的Spark SQL，针对对流数据进行打包批量处理的Spark Steam，针对Machine Learning相关的库MLib，针对图的GraphX，以及针对大规模数据进行采样和计算从而缩短计算时间的BlinkDB。

再往外就是Spark运行的各种场景。比如说单机运行，在Yarn上进行管理运行等等。

最外层就涉及基础数据存储。我们可以用文档型数据库，关系型数据库，图数据库等等。所有这些数据存储系统Spark都能访问，这归功于Techyon。它对底层不同的数据存储系统进行封装，提供统一的API进行访问。它还可以看作是是对底层数据的缓存，更多关于Techyon的内容可以参照深入浅出Techyon。