摘要： 隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，實(shí)時流計算、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖計算等領(lǐng)域成為較熱的研究方向，而Spark作為大數(shù)據(jù)處理的“利器”有著較為成熟的生態(tài)圈，能夠一站式解決類似場景的問題。那你知道Spark生態(tài)系統(tǒng)有哪些組件嗎？下面讓我們跟著本文一同了解下這些不可或缺的組件。本文選自《圖解Spark：核心技術(shù)與案例實(shí)戰(zhàn)》

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Spark 生態(tài)系統(tǒng)以Spark Core 為核心，能夠讀取傳統(tǒng)文件（如文本文件）、HDFS、Amazon S3、Alluxio 和NOSQL 等數(shù)據(jù)源，利用Standalone、YARN 和Mesos 等資源調(diào)度管理，完成應(yīng)用程序分析與處理。這些應(yīng)用程序來自Spark 的不同組件，如Spark Shell 或Spark Submit 交互式批處理方式、Spark Streaming 的實(shí)時流處理應(yīng)用、Spark SQL 的即席查詢、采樣近似查詢引擎BlinkDB 的權(quán)衡查詢、MLbase/MLlib 的機(jī)器學(xué)習(xí)、GraphX 的圖處理和SparkR 的數(shù)學(xué)計算等，如下圖所示，正是這個生態(tài)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了“One Stack to Rule Them All”目標(biāo)。