Spark的诞生
一、前提
MapReduce缺点：
MR基于数据集计算，所以是面向数据
1）基本运算规则从存储介质中获取（采集）数据，然后进行计算，最后将结果存储到介质中，所以主要应用于一次性计算，不适合于数据挖掘和机器学习这样的迭代计算和图形挖掘计算
2）MR是基于文件存储介质进行操作的，所以性能非常的慢
3）MR和Hadoop紧密耦合在一起，无法动态获取
二、Spark的诞生
因为MR无法满足对数据的迭代计算，Spark就应运而生
Spark历史
2013年6月发布
Spark基于Hadoop1.X架构思想，采用自己的方式改善Hadoop1.X中的问题
Spark基于内存计算，并且基于Scala语法开发，所以天生适合迭代式计算
Spark只适用于计算，存储还是要使用Hadoop的HDFS，也就是Spark+HDFS，YARN是可以动态的插拔计算框架的（YARN是支持Spark的计算的），通过YARN连接Spark和Hadoop结合使用
