spark原理
Spark是一个基于内存计算的大数据并行计算框架，它提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性。Spark的核心是弹性分布式数据集（RDD），它支持粗粒度写操作和精确到每条记录的读取操作，使得RDD可以用来作为分布式索引。Spark的执行模型抽象为通用的有向无环图执行计划（DAG），这可以将多Stage的任务串联或者并行执行，而无须将Stage中间结果输出到HDFS中。Spark的优势包括中间结果输出、数据格式和内存布局以及执行策略等方面。相对于MapReduce，Spark可以带来上百倍的性能提升。
