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摘要： 随着大数据技术的发展，实时流计算、机器学习、图计算等领域成为较热的研究方向，而Spark作为大数据处理的“利器”有着较为成熟的生态圈，能够一站式解决类似场景的问题。那你知道Spark生态系统有哪些组件吗？下面让我们跟着本文一同了解下这些不可或缺的组件。本文选自《图解Spark：核心技术与案例实战》
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Spark 生态系统以Spark Core 为核心，能够读取传统文件（如文本文件）、HDFS、Amazon S3、Alluxio 和NOSQL 等数据源，利用Standalone、YARN 和Mesos 等资源调度管理，完成应用程序分析与处理。这些应用程序来自Spark 的不同组件，如Spark Shell 或Spark Submit 交互式批处理方式、Spark Streaming 的实时流处理应用、Spark SQL 的即席查询、采样近似查询引擎BlinkDB 的权衡查询、MLbase/MLlib 的机器学习、GraphX 的图处理和SparkR 的数学计算等，如下图所示，正是这个生态系统实现了“One Stack to Rule Them All”目标。
