spark，是一种不分地区的大数据计算框架，i很显然民间大数据技术hadoop的mapreduce、hive引擎，和storm流式实时计算引擎等，
spark真包含了大数据领城最常见的各种计算框架：.例如sparkcore主要用于离线计算出，sparksql应用于交互式查询，sparkstreaming应用于动态实时流式换算，sparkmillib用于机器学习，sparkgraphx主要是用于图算出。
spark比较多用于大数据的计算，而hadoop以后主要作用于大数据的存储（例如hdfs、hive，hbase等），和资源调度（yarn）。
sparkhadoop的组合，是未来大数据领域最热门的组合，确实是最有前景的组合
1.大数据处理之一：采集
大数据的采集是指借用多个数据库来接收打动心灵客户端(web、app也可以传感器形式等)的数据，并且用户可以不按照这些数据库来接受很简单去查询和处理工作。例如，电商会不使用现代的关系型数据库mysql和oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，redis和mongodb这样的nosql数据库也常作用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，是因为同样的有可能会有成千上万的用户来通过访问和操作，.例如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时提升上百万，所以我是需要在喂养灵兽端部署大量数据库才能勉力支撑。并且怎么在这些数据库之间进行负载均衡和分片确实是是必须深刻的思考和设计。
2.大数据处理之二：导入/预处理
只不过哪采端本身会有很多数据库，但假如要对这些海量数据接受有效的分析，那就估计将这些来自前端的数据导入到一个几乎全部的大型手机分布式数据库，或是分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的刷洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用不知从何而来twitter的storm来对数据通过流式算出，来满足的条件部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导出的数据量大，每秒钟的导入量偶尔会会达到百兆，哪怕百兆级别。
3.大数据处理之三：统计/结论
统计与分析比较多凭借分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于内中的海量数据通过特殊的分析和分类汇总等，以满足的条件大多数最常见的一种的分析需求，在这方面，一些实时性需求会都用到emc的greenplum、oracle的exadata，和基于组件mysql的列式存储infobright等，而一些批处理，的或设计和实现半结构化数据的需求可以不不使用hadoop。
统计与总结这部分的主要特点和挑战是分析比较复杂的数据量大，其对系统资源，特别是i/o会有颇大的占用。
4.大数据处理之四：挖掘点
与前面统计和分析过程完全不同的是，数据挖掘好象没有什么作好修改好的主题，主要是在现有数据上面并且实现各种算法的计算，进而发挥作用预测(predict)的效果，使基于一些高级别数据分析的需求。比较比较典型算法有作用于聚类的kmeans、主要是用于统计计算自学的svm和作用于分类的naivebayes，主要使用的工具有hadoop的mahout等。该过程的特点和挑战主要注意是主要是用于挖掘的算法很紧张，并且算出牵涉的数据量和计算量都比较大，具体用法数据挖掘算法都以单线程为主。
