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一、RDD内存数据结构

大数据分析系统一般包括数据获取、数据清洗、数据处理、数据分析、报表输出等子系统。Spark为了方便数据处理、提升性能，专门引入了RDD数据内存结构，这一点与R的机制非常类似。用户程序只需要访问RDD的结构，与存储系统的数据调度、交换都由提供者驱动去实现。RDD可以与Haoop的 HBase、HDFS等交互，用作数据存储系统，当然也可以通过扩展支持很多其它的数据存储系统。

因为有了RDD，应用模型就与物理存储分离开来，而且能够更容易地处理大量数据记录遍历搜索的情况，这一点非常重要。因为Hadoop的结构主要适用于顺序处理，要翻回去反复检索数据的话效率就非常低下，而且缺乏一个统一的实现框架，由算法开发者自己去想办法实现。毫无疑问，这具有相当大的难度。 RDD的出现，使这一问题得到了一定程度的解决。但正因为RDD是核心部件、实现难度大，这一块的性能、容量、稳定性直接决定着其它算法的实现程度。从目前看，还是经常会出现RDD占用的内存过载出问题的情况。

二、Streaming流计算框架

流是现在推特、微博、微信、图片服务以及物联网、位置服务等等的重要数据形态，因此流计算正显得前所未有的重要。流计算框架是所有互联网服务商的核心基础架构，Amazon、Microsoft都已经推出了Event消息总线云服务平台，而facebook\twitter等更是将自己的流计算框架开源。

Spark Streaming专门设计用于处理流式数据。通过Spark Streaming，可以快速地将数据推入处理环节，犹如流水线一样进行快速的加工，并在最短的时间反馈给使用。

三、GraphX图计算与网状数据挖掘

物理网络的拓扑结构，社交网络的连接关系，传统数据库的E-R关系，都是典型的图(Graph)数据模型。Hadoop主要适用于“数据量”很大的场合，对于关系的处理几乎没有支持，Hbase也是非常弱的关系处理能力。图数据结构往往需要快速多次对数据进行扫描式遍历，RDD的引入使Spark可以更高效地处理基于图的数据结构，从而使存储和处理大规模的图网络成为可能。类似的专用于图的系统还有neo4j等。

GraphX相对于传统数据库的关系连接，可以处理更大规模、更深度的拓扑关系，可以在多个集群节点上进行运算，确实是现代数据关系研究的利器。

四、MLlib机器学习支持框架

通过把机器学习的算法移植到Spark架构上，一方面可以利用底层的大规模存储和RDD的数据快速访问能力，还可以利用图数据结构和集群计算的处理能力，使机器学习的运算可以在大规模的集群系统上展开，即大力拓展了机器学习算法的应用能力。

五、Spark SQL数据检索语言

这个跟基于Hive的实现有些类似，但是基于RDD理论上能提供更好的性能，同时能更方便处理如join和关系检索等操作。这个被设计为与用户交互的一个标准化入口。

六、Tachyon文件系统

Tachyon是一个类似于HDFS的实现，不过感觉上更加接近于使用者，而HDFS主要是面向存储块的。

七、SparkR计算引擎

将R语言的能力应用到Spark基础计算架构上，为其提供算法引擎。

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