Spark是基于內(nèi)存的迭代計算框架，適用于需要多次操作特定數(shù)據(jù)集的應用場合。需要反復操作的次數(shù)越多，所需讀取的數(shù)據(jù)量越大，受益越大，數(shù)據(jù)量小但是計算密集度較大的場合，受益就相對較小(大數(shù)據(jù)庫架構(gòu)中這是是否考慮使用Spark的重要因素)。

　　1、Spark的核心是什么?

　　RDD是Spark的基本抽象,是對分布式內(nèi)存的抽象使用，實現(xiàn)了以操作本地集合的方式來操作分布式數(shù)據(jù)集的抽象實現(xiàn)。RDD也是Spark非常核心的東西，它表示已被分區(qū)，不可變的并能夠被并行操作的數(shù)據(jù)集合，不同的數(shù)據(jù)集格式對應不同的RDD實現(xiàn)。

　　RDD必須是可序列化的。RDD可以cache到內(nèi)存中，每次對RDD數(shù)據(jù)集的操作之后的結(jié)果，都可以存放到內(nèi)存中，下一個操作可以直接從內(nèi)存中輸入，省去了MapReduce大量的磁盤IO操作。這對于迭代運算比較常見的機器學習算法, 交互式數(shù)據(jù)挖掘來說，效率提升比較大。

　　2、Spark的適用場景有哪些?

　　由于RDD的特性，Spark不適用那種異步細粒度更新狀態(tài)的應用，例如web服務的存儲或者是增量的web爬蟲和索引。就是對于那種增量修改的應用模型不適合?？偟膩碚fSpark的適用面比較廣泛且比較通用。

　　3、Spark支持的編程語言有哪幾種?

　　Spark通過與編程語言集成的方式暴露RDD的操作，類似于DryadLINQ和FlumeJava，每個數(shù)據(jù)集都表示為RDD對象，對數(shù)據(jù)集的操作就表示成對RDD對象的操作。Spark主要支持的編程語言是Scala、java、python。

　　Scala

　　Spark使用Scala開發(fā)，默認使用Scala作為編程語言。編寫Spark程序比編寫Hadoop MapReduce程序要簡單的多，SparK提供了Spark-Shell，可以在Spark-Shell測試程序。

　　Java

　　Spark支持Java編程，但對于使用Java就沒有了Spark-Shell這樣方便的工具，其它與Scala編程是一樣的，因為都是JVM上的語言，Scala與Java可以互操作，Java編程接口其實就是對Scala的封裝。

　　Python

　　現(xiàn)在Spark也提供了Python編程接口，Spark使用py4j來實現(xiàn)python與java的互操作，從而實現(xiàn)使用python編寫Spark程序。Spark也同樣提供了pyspark，一個Spark的python shell，可以以交互式的方式使用Python編寫Spark程序。

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