目前按照大数据处理类型来分大致可以分为：批量数据处理、交互式数据查询、实时数据流处理，这三种数据处理方式对应的业务场景也都不一样；
关注大数据处理的应该都知道Hadoop，而Hadoop的核心为HDFS与MapReduce，HDFS分布式文件系统在Hadop中是用来存储数据的；MapReduce为Hadoop处理数据的核心，接触过函数式编程的都知道函数式语言中也存在着Map、Reduce函数其实这两者的思想是一致的；也正是因为Hadoop数据处理核心为MapReduce奠定了它注定不是适用场景广泛的大数据框架；
可以这么说Hadoop适用于Map、Reduce存在的任何场景，具体场景比如：WordCount、排序、PageRank、用户行为分析、数据统计等，而这些场景都算是批量数据处理，而Hadoop并不适用于交互式数据查询、实时数据流处理；
这时候就出现了各种数据处理模型下的专用框架如：Storm、Impala、GraphLab等；
1、Storm：针对实时数据流处理的分布式框架；
2、Impala：适用于交互式大数据查询的分布式框架；
3、GraphLab：基于图模型的机器学习框架；
1、MapReduce简单模型
这时候如果一个团队或一个公司中同时都有设计到大数据批量处理、交互式查询、实时数据流处理这三个场景；这时候就会有一些问题：
1、学习成本很高，每个框架都是不同的实现语言、不同的团队开发的；
2、各个场景组合起来代价必然会很大；
3、各个框架中共享的中间数据共享与移动成本高；
Spark
就在这时候UC Berkeley AMP推出了全新的大数据处理框架：Spark提供了全面、统一适用与不同场景的大数据处理需求（批量数据处理、交互式数据查询、实时数据流处理、机器学习）；Spark不仅性能远胜于Hadoop而却还兼容Hadoop生态系统，Spark可以运行在Hadoop HDFS之上提供争强 功能，可以说Spark替代了Hadoop MapReduce，但Spark依然兼容Hadoop中的YARN与Apache Mesos组件，现有Hadoop用户可以很容易就迁移到Spark；
Spark提出了RDD（Resilient Distributed Datasets）这么一个全新的概念，RDD弹性分布式数据集是并行、容错的分布式数据结构；RDD可以持久化到硬盘或内存当中，为一个分区的数据集，分区的多少决定了并行计算的粒度；并且提供了一系列的操作RDD中的数据：
1、创建操作（Creation Operation）：RDD由SparkContext通过内存数据或外部文件系统创建；
2、转换操作（Transformation Operation）：将RDD通过转换操作变为另一个RDD，Spark提供了map、flatMap、filter等一系列的转换操作；
3、控制操作（Control Operation）：将RDD持久化到内存或硬盘当中，如cache将filterRDD缓存到内存；
4、行动操作：（Action Operation）：Spark采用了惰性计算，对于任何行动操作都会产生Spark Job运行产生最终结果；提供了join、groupBy、count等操作，Spark中存在两种操作产生的结果为Scala集合或者标量与RDD保存到文件或数据库；
1、Spark结构图
Spark RDD：Spark RDD提供了一系列的操作接口，为不变的数据存储结构并存储与内存中使用DAG进行任务规划使更好的处理MapReduce类似的批处理；
Shark/Spark SQL：分布式SQL引擎，兼容Hive性能远比Hive高很多；
Spark Streaming：将数据流分解为一系列批处理作业使用Spark调度框架更好的支持数据流操作，支持的数据输入源有：Kafka、Flume等；
GraphX：兼容Pregel、GraphLab接口为基于Spark的图计算框架；
MLlib：为Spark的机器学习算法库，支持常用的算法有：分类算法、推荐算法、聚类算法等等；
性能卓越、支持多种大数据处理模型、支持多种编程语言接口：Java、Scala、Python，许多大公司如IBM等大力支持推广Spark的发展；