apache spark是什么意思?
Apache Spark是一个强大的开源处理引擎，最初由Matei Zaharia开发，是他在加州大学伯克利分校的博士论文的一部分。Spark的第一个版本于2012年发布。
Apache Spark是快速、易于使用的框架，允许你解决各种复杂的数据问题，无论是半结构化、结构化、流式，或机器学习、数据科学。它也已经成为大数据方面最大的开源社区之一，拥有来自250多个组织的超过1000个贡献者，以及遍布全球570多个地方的超过30万个Spark Meetup社区成员。
什么是Apache Spark？
Apache Spark是一个开源的、强大的分布式查询和处理引擎。它提供MapReduce的灵活性和可扩展性，但速度明显更高：当数据存储在内存中时，它比Apache Hadoop快100倍，访问磁盘时高达10倍。
Apache Spark允许用户读取、转换、聚合数据，还可以轻松地训练和部署复杂的统计模型。Java、Scala、Python、R和SQL都可以访问 Spark API。
Apache 2.4.62 官方 tar.gz 源码包是 Linux 及类 Unix 系统构建 Web 服务器的核心基础。通过源码编译安装，开发者能够灵活定制模块、优化性能并精准控制安装路径，满足多样化的业务需求。
Apache Spark可用于构建应用程序，或将其打包成为要部署在集群上的库，或通过笔记本（notebook）（例如Jupyter、Spark-Notebook、Databricks notebooks和Apache Zeppelin）交互式执行快速的分析。
Apache Spark提供的很多库会让那些使用过Python的pandas或R语言的data.frame 或者data.tables的数据分析师、数据科学家或研究人员觉得熟悉。非常重要的一点是，虽然Spark DataFrame会让pandas或data.frame、data.tables用户感到熟悉，但是仍有一些差异，所以不要期望过高。具有更多SQL使用背景的用户也可以用该语言来塑造其数据。
此外，Apache Spark还提供了几个已经实现并调优过的算法、统计模型和框架：为机器学习提供的MLlib和ML，为图形处理提供的GraphX和GraphFrames，以及Spark Streaming（DStream和Structured）。Spark允许用户在同一个应用程序中随意地组合使用这些库。
Apache Spark可以方便地在本地笔记本电脑上运行，而且还可以轻松地在独立模式下通过YARN或Apache Mesos于本地集群或云中进行部署。它可以从不同的数据源读取和写入，包括（但不限于）HDFS、Apache Cassandra、Apache HBase和S3：
