Spark是什么：
Apache Spark是用于大规模数据(large-scala data)处理的统一(unified)分析引擎。

Spark 借鉴 MapReduce 思想发展而来，保留分布式并行计算的优点并改进了其明显的缺陷；
让中间数据存储在内存中提高运行速度、并提供丰富的操作数据使API提高了开发速度。

Spark框架为什么如何的快呢？
1）数据结构（编程模型): Spark框架核心
RDD：弹性分布式数据集，认为是列表List
Spark 框架将处理的数据封装到集合RDD中,调用RDD中函数处理数据
RDD 数据可以放到内存中，内存不足可以放到磁盘中

2）Task任务运行方式：以线程Thread方式运行
MapReduce中Task是以进程Process方式运行，当时Spark Task以线程Thread方式运行。
线程Thread运行在进程Process中，启动和销毁是很快的（相对于进程来说）。

扩展Hadoop基于进程计算和Spark基于线程方式优缺点？
Hadoop中的MR中每个map/reduce task都是一个java进程方式运行，好处在于进程之间是互相独立的，每个task独享进程资源，没有互相干扰，监控方便，但是问题在于task之间不方便共享数据，执行效率比较低。
比如多个map task读取不同数据源文件需要将数据源加载到每个map task中，造成重复加载和浪费内存。而基于线程的方式计算是为了数据共享和提高执行效率，Spark采用了线程的最小的执行单位，缺点是线程之间会有资源竞争。

【扩展阅读】：线程基本概念
线程是CPU的基本调度单位
一个进程一般包含多个线程, 一个进程下的多个线程共享进程资源
不同进程之间的线程相互不可见
线程不能独立执行
一个线程可以创建和撤销另外一个线程

Spark四大特点
1.速度快：
计算速度快,整个计算操作，基于内存计算;Task线程完成计算任务执行
2.易于使用:
支持多种语言开发（Python，SQL，Java，Scala）
3.通用性强：
Spark 包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib 及GraphX在内的多个工具库
4.兼容性:（支持任何地方运行）
支持三方工具接入;支持多种操作系统

Spark 框架模块
整个Spark 框架模块包含:Spark Core、 Spark SQL、 Spark Streaming、 Spark GraphX、 Spark MLlib，后四项的能力都是建立在核心引擎之上

Python语言开发Spark程序
WordCount代码实战-原理分析

本地准备文件word.txt
hello you Spark Flink
hello me hello she Spark

PySpark代码

from pyspark import SparkContext, SparkConf
import os
# 这里可以选择本地PySpark环境执行Spark代码，也可以使用虚拟机中PySpark环境，通过os可以配置
os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/servers/spark'
# PYSPARK_PYTHON = "/root/anaconda3/envs/pyspark_env/bin/python"
# 当存在多个版本时，不指定很可能会导致出错
# os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = PYSPARK_PYTHON
# os.environ["PYSPARK_DRIVER_PYTHON"] = PYSPARK_PYTHON
if __name__ == '__main__':
    print('PySpark First Program')
    # TODO: 当应用运行在集群上的时候，MAIN函数就是Driver Program，必须创建SparkContext对象
    # 创建SparkConf对象，设置应用的配置信息，比如应用名称和应用运行模式
    conf = SparkConf().setAppName("miniProject").setMaster("local[*]")
    # TODO: 构建SparkContext上下文实例对象，读取数据和调度Job执行
    sc = SparkContext(conf=conf)
    # 第一步、读取本地数据 封装到RDD集合，认为列表List
    wordsRDD = sc.textFile("file:///export/pyfolder1/pyspark-chapter01_3.8/data/word.txt")
    # 第二步、处理数据 调用RDD中函数，认为调用列表中的函数
    # a. 每行数据分割为单词
    flatMapRDD = wordsRDD.flatMap(lambda line: line.split(" "))
    #  b. 转换为二元组，表示每个单词出现一次
    mapRDD = flatMapRDD.map(lambda x: (x, 1))
    # c. 按照Key分组聚合
    resultRDD = mapRDD.reduceByKey(lambda a, b: a + b)
    #  第三步、输出数据
    res_rdd_col2 = resultRDD.collect()
    # 输出到控制台
    for line in res_rdd_col2:
        print(line)
    # 输出到本地文件中
    resultRDD.saveAsTextFile("file:///export/pyfolder1/pyspark-chapter01_3.8/data/output1/")
    print('停止 PySpark SparkSession 对象')
    # 关闭SparkContext
    sc.stop()

运行代码注意事项：
import os

这里可以选择本地PySpark环境执行Spark代码可以使用虚拟机中PySpark环境通过os可以配置

os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/servers/spark'

PYSPARK_PYTHON = "/root/anaconda3/envs/pyspark_env/bin/python"

当存在多个版本时，不指定很可能会导致出错

os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = PYSPARK_PYTHON

os.environ["PYSPARK_DRIVER_PYTHON"] = PYSPARK_PYTHON

执行结果如下：