Spark架构作为大数据当中的两大架构之一，其优秀的性能让其成为大数据应用架构未来的主要选择，代表着该领域未来发展的趋势。在 Spark架构应用的过程中，了解其相关的术语很有必要。中培伟业《大数据Hadoop与Spark架构应用实战》蒋老师在这里介绍了Spark架构相关的专业术语。

（1）RDD（Resilient distributed datasets）

弹性分布式数据集，Spark中最核心的模块和类，也是设计精华所在。你将它理解为一个大的集合，将所有数据都加载到内存中，方便进行多次重用。第一，它是分布式的，可以分布在多台机器上，进行计算。第二，它是弹性的，在计算处理过程中，机器的内存不够时，它会和硬盘进行数据交换，某种程度上会减低性能，但是可以确保计算得以继续进行。关于RDD的详细阐述，后面会单独再起一篇文章。

（2）Local模式和Mesos模式

Spark支持Local调用和Mesos集群两种模式，在Spark上开发算法程序，可以在本地模式调试成功后，直接改用Mesos集群运行，除了文件的保存位置需要考虑以外，算法理论上不需要做任何修改。

Spark的本地模式支持多线程，有一定的单机并发处理能力。但是不算很强劲。本地模式可以保存结果在本地或者分布式文件系统，而Mesos模式一定需要保存在分布式或者共享文件系统。

（3）Transformations和Actions

对于RDD，有两种类型的动作，一种是Transformation，一种是Action。它们本质区别是：

Transformation返回值还是一个RDD。它使用了链式调用的设计模式，对一个RDD进行计算后，变换成另外一个RDD，然后这个RDD又可以进行另外一次转换。这个过程是分布式的Action返回值不是一个RDD。它要么是一个Scala的普通集合，要么是一个值，要么是空，最终或返回到Driver程序，或把RDD写入到文件系统中。

关于这两个动作，在Spark开发指南中会有就进一步的详细介绍，它们是基于Spark开发的核心。

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