Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
项目计划经过我们小组五人的讨论，我们初步确定了项目的实施计划。
项目分为四大核心模块，一是分析Spark core，二是分析Spark streaming，三是分析Spark SQL，四是分析Spark Graphx，四部分中core模块内容较多，经组内讨论该部分由两个人完成，其余部分均为一人完成分析。项目成员按照实施计划与分工稳步推进，迭代开发，在一学期内完成预期成果中的基础部分。
完成基本代码的分析。（第1 - 第8周）
设计样例用以分析。（第9周）
利用程序验证相关内容（第10 - 第13周）
对分析进行总结、准备结题答辩。（第14 - 第15周）
完成对Spark四个核心模块的分析、提炼、评价。并能对Spark有深刻理解
我在此项目中主要负责Spark streaming核心的代码分析。
配置环境：JDK1.8.0
语言环境：Scala3.0.2
软件环境：Spark3.1.2
