Spark整体架构

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1.Yarn

Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。

2.Mesos

Mesos是Apache下的开源分布式资源管理框架，它被称为是分布式系统的内核。Mesos最初是由加州大学伯克利分校的AMPLab开发的，后在Twitter得到广泛使用。 Apache Mesos是一个通用的集群管理器，起源于 Google 的数据中心资源管理系统Borg。

3.AWS

AWS 是业务流程管理开发平台

4.HDFS

Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。

HDFS有着高容错性（fault-tolerant）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以实现流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。

5.S3

s3 （S3 Simple Storage Service 简单存储服务）

S3理论上是一个全球存储区域网络 (SAN)，它表现为一个超大的硬盘，您可以在其中存储和检索数字资产。但是，从技术上讲，Amazon 的架构有一些不同。您通过 S3 存储和检索的资产被称为对象。对象存储在存储段（bucket）中。您可以用硬盘进行类比：对象就像是文件，存储段就像是文件夹（或目录）。与硬盘一样，对象和存储段也可以通过统一资源标识符（Uniform Resource Identifier，URI）查找。

6.Cassandra

cassandra （开源分布式NoSQL数据库系统）

Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存收件箱等简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身Facebook于2008将 Cassandra 开源，此后，由于Cassandra良好的可扩展性，被Digg、Twitter等知名Web 2.0网站所采纳，成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案。

Cassandra是一个混合型的非关系的数据库，类似于Google的BigTable。其主要功能比Dynamo （分布式的Key-Value存储系统）更丰富，但支持度却不如文档存储MongoDB（介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型）。Cassandra最初由Facebook开发，后转变成了开源项目。它是一个网络社交云计算方面理想的数据库。以Amazon专有的完全分布式的Dynamo为基础，结合了Google BigTable基于列族（Column Family）的数据模型。P2P去中心化的存储。很多方面都可以称之为Dynamo 2.0。