3、通用：Spark可以与SQL语句、实时计算及其他复杂的分析计算进行良好的结合。Spark框架包含多个紧密集成的组件，包括Spark SQL（即席查询）、Spark Streaming（实时流处理）、Spark MLlib（机器学习库）、Spark GraphX（图计算）。并且Spark支持在一个应用中同时使用这些组件。

Spark SQL （即席查询）Spark Streaming （实时流处理）Spark MLlib （机器学习库）Spark GraphX （图计算）

Apache Spark

4、随处运行：用户可以使用Spark的独立集群模式运行Spark，也可以在亚马逊弹性计算云、Hadoop YARN资源管理器或Apache Mesos上运行Spark。

5、代码简洁：Spark支持使用Scala、Python等语言编写代码。Scala和Python代码相对于Java的代码而言比较简洁，因此，在Spark中一般都使用Scala或Python编写应用程序，这也比在MapReduce中编写应用程序简单方便。

MapReduce的运行框架：

Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架； Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个hadoop集群上；

Hadoop Mapreduce和Spark的区别：

1、Spark的速度比MapReduce快，Spark把运算的中间数据存放在内存，迭代计算效率更高；mapreduce数据需要保存到磁盘，比较影响性能；

2、spark容错性高，它通过弹性分布式数据集RDD来实现高效容错；mapreduce容错可能只能重新计算了，成本较高；

3、spark更加通用，spark提供了多个功能API，另外还有流式处理sparkstreaming模块、图计算GraphX等；mapreduce只提供了map和reduce两种操作，流计算以及其他模块的支持比较缺乏，计算框架(API)比较局限；

4、spark框架和生态更为复杂，对性能要求高；mapreduce框架及其生态相对较为简单，对性能的要求也相对较弱，但是运行较为稳定，适合长期后台运行；

5、Spark 极大的减少代码量，代码较Mapreduce简洁明了

6、Spark 和 Hadoop MapReduce 的重点应用场合有所不同。

Hadoop简介：

Hadoop 是一个提供分布式存储和计算的开源软件框架，它具有无共享、高可用（HA）、弹性可扩展的特点，非常适合处理海量数量。

Hadoop 是一个开源软件框架

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数大数据工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

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