apache spark是一個開源集群運算框架,最初是由加州大學柏克萊分校amplab所開發。相對于hadoop的mapreduce會在運行完工作后將中介數據存放到磁盤中,spark使用了存儲器內運算技術,能在數據尚未寫入硬盤時即在存儲器內分析運算。
Spark在存儲器內運行程序的運算速度能做到比Hadoop MapReduce的運算速度快上100倍,即便是運行程序于硬盤時,Spark也能快上10倍速度。Spark允許用戶將數據加載至集群存儲器,并多次對其進行查詢,非常適合用于機器學習算法。
使用Spark需要搭配集群管理員和分布式存儲系統。Spark支持獨立模式(本地Spark集群)、Hadoop YARN或Apache Mesos的集群管理。
在分布式存儲方面,Spark可以和HDFS、 Cassandra、OpenStack Swift和Amazon S3等接口搭載。 Spark也支持偽分布式(pseudo-distributed)本地模式,不過通常只用于開發或測試時以本機文件系統取代分布式存儲系統。在這樣的情況下,Spark僅在一臺機器上使用每個CPU核心運行程序。
在2014年有超過465位貢獻家投入Spark開發,讓其成為Apache軟件基金會以及大數據眾多開源項目中最為活躍的項目。
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