spark用作名词时意思是“火花”，转化为动词意思是“发火花”“飞火星儿”“闪光”“闪耀”，引申可表示“导致”。spark还可表示“大感兴趣”，指对某事表示热烈赞同或欣然同意。 spark可用作及物动词，也可用作不及物动词。用作及物动词时，接名词或代词作宾语。
n.火花； 火星； 电火花； （指品质或感情）一星，丝毫，一丁点；v.引发； 触发； 冒火花； 飞火星； 产生电火花；[例句]A spark ignites the fuel in a car engine.汽车发动机中的燃料由火花点燃。
**火花：** Spark 最常见的意思是火花，通常是由摩擦、火焰或电火花等引起的明亮且瞬间的火光。火花在日常生活中常常与火焰、火柴、火花机或电气设备相关。例如，当两个物体摩擦时，可能会产生火花。 **激发、引发：** Spark 可以用作动词，表示激发、引起或导致某种反应或情感的产生。
Spark 定义：Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，分布式内存计算引擎。比喻：Spark如高效图书馆管理员，快速处理海量数据。对比：相比传统工具，Spark在多台机器内存中操作数据，提升分析速度。类比：传统计算领域，Java程序在单台机器上运行；Spark在多台机器上运行同一程序，高效处理大量数据。
Spark 是一种用于大规模数据处理的统一分析引擎，主要由加州大学柏克莱分校的 Matei Zaharia 等人开发。其核心数据结构弹性分布式数据集（RDD）允许程序员在大规模集群中进行内存运算，并具有一定的容错机制。
内存计算：Spark支持内存计算，将数据存储在内存中，可以更快地处理数据，而不需要频繁地从磁盘读取和写入数据。大数据处理：Spark可以处理大量数据，比如PB级别的数据，而且还能够快速地处理数据。总的来说，Spark可以帮助我们更加高效地处理大规模数据和计算密集型任务。
Spark将中间数据存储在内存中，大大提高了迭代运算的效率，尤其在迭代密集型任务，如机器学习和大数据处理中，Spark的性能远超Hadoop。
Spark流（Spark Streaming）是Spark的一个组件，专门用于处理实时流数据。它提供了一个与Spark核心RDD API高度匹配的操作数据流的API，使得编程人员能够更容易地处理实时数据流，同时保持与内存、磁盘数据和实时数据应用之间的无缝切换。
Hadoop适用于离线批量数据处理，尤其是在实时性要求较低的场景。它还适用于大规模Web信息搜索和数据密集型并行计算。总结而言，Storm适用于实时流数据处理，而Spark是内存分布式计算框架，性能优于MapReduce，但在流处理方面仍弱于Storm。Hadoop则更适合离线批量数据处理，适用于对实时性要求极低的场景。
Spark 的优势在于其内存计算优化，这使得它在对数据进行多次迭代处理时表现出色，非常适合机器学习和图处理等计算密集型任务。 至于发展前景，Apache Flink 持续在流处理领域进行创新，不断扩展其状态管理和容错机制。它也在实时数据处理和分析方面看到了越来越多的应用。
MapReduce：是一种离线计算框架，将一个算法抽象成Map和Reduce两个阶段进行处理，每个阶段都是用键值对（key/value）作为输入和输出，非常适合数据密集型计算。Map/Reduce通过把对数据集的大规模操作分发给网络上的每个节点实现可靠性；每个节点会周期性地返回它所完成的工作和最新的状态。
如果主要关注批处理和离线数据分析，Spark可能是更好的选择；而如果需要处理实时数据流，实现低延迟的数据处理和分析，Flink则更显优势。学习时，可以根据自己的兴趣和项目需求，选择其中一个深入学习。
有必要深入学习Spark，尽管Flink目前非常热门。Spark作为大数据处理的基础框架，其强大的功能和广泛的适用性使得它成为数据处理领域的基石。掌握了Spark之后，学习Flink会变得更加轻松。这是因为Spark和Flink在许多概念和编程模型上具有相似性，理解了Spark的核心机制和操作方式，将有助于快速上手Flink。
Flink作为第四代框架，以其原生流处理和低延迟而闻名。它特别适合处理连续流，支持迭代操作，如迭代和增量迭代，这对于机器学习和图形算法处理更为高效。Flink的SQL支持也在不断优化，具有Table API和Flink SQL，提供了对非程序员友好的数据处理接口。
Apache Flink 和 Apache Spark 都是 Apache 软件基金会旗下的顶级开源项目，它们被设计用于处理大规模数据集。 两者都提供了通用的数据处理能力，并且可以独立运行或在 Hadoop 生态系统（如 YARN 和 HDFS）之上运行。由于它们主要在内存中处理数据，它们通常比传统的 Hadoop 处理要快。
学习Spark是有必要的。尽管Flink目前非常流行，但它并不能完全替代Spark在大数据处理领域的重要性。Spark作为大数据处理的基础工具，其广泛的应用场景和丰富的功能使得它成为了许多企业的首选。掌握Spark的基本原理和操作，能够为你后续学习Flink等其他流处理框架打下坚实的基础。
Spark：采用微批处理方式，支持数据流处理，但处理实时数据仍需改进。Flink：真正的流媒体引擎，支持流处理、SQL、微批处理与批处理，实现高效实时处理。 数据流 Hadoop：数据流处理无循环，形成阶段链，每个阶段处理前一阶段的输出。
https：//pan.baidu.com/s/1OEhsrILDsxrbJerdIa7w9g 提取码：1234 《Spark大数据处理： 原理、算法与实例》是2016年9月清华大学出版社出版的图书，作者是刘军、林文辉、方澄。
https：//pan.baidu.com/s/1gQ_Wlslu8-SvE1-kbAEApg 提取码：1234 全书内容分为大数据系统基础、Hadoop技术、Spark技术和项目实战4部分。其中，Linux是学习大数据技术的基础，先从Linux入手，打下坚实的基础，之后才能更好地学习Hadoop和Spark。
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https：//pan.baidu.com/s/1I5Ygz4FGWSMexwvXbbh6zQ？pwd=1234 本书是使用Spark进行大规模数据分析的实战宝典，由大数据公司Cloudera的数据科学家撰写。