Spark Core、Spark Sql、Spark Streaming 联系与区别

   sparkcore是做离线批处理

   sparksql 是做sql高级查询

   sparkshell 是做交互式查询

   sparkstreaming是做流式处理

区别： 

Spark Core ：

        Spark的基础，底层的最小数据单位是：RDD ; 主要是处理一些离线(可以通过结合Spark Streaming来处理实时的数据流)、非格式化数据。它与Hadoop的MapReduce的区别就是，spark core基于内存计算，在速度方面有优势，尤其是机器学习的迭代过程。

Spark SQL：

         Spark SQL 底层的数据处理单位是：DataFrame(新版本为DataSet<Row>) ; 主要是通过执行标准 SQL 来处理一些离线(可以通过结合Spark Streaming来处理实时的数据流)、格式化数据。就是Spark生态系统中一个开源的数据仓库组件，可以认为是Hive在Spark的实现，用来存储历史数据，做OLAP、日志分析、数据挖掘、机器学习等等

Spark Streaming：

         Spark Streaming底层的数据处理单位是：DStream ; 主要是处理流式数据(数据一直不停的在向Spark程序发送)，这里可以结合 Spark Core 和 Spark SQL 来处理数据，如果来源数据是非结构化的数据，那么我们这里就可以结合 Spark Core 来处理，如果数据为结构化的数据，那么我们这里就可以结合Spark SQL 来进行处理。

联系：

Spark SQL构建在Spark Core之上，专门用来处理结构化数据(不仅仅是SQL)。即Spark SQL是Spark Core封装而来的！
　　Spark SQL在Spark Core的基础上针对结构化数据处理进行很多优化和改进，
　　简单来讲：
　　　　Spark SQL 支持很多种结构化数据源，可以让你跳过复杂的读取过程，轻松从各种数据源中读取数据。
　　　　当你使用SQL查询这些数据源中的数据并且只用到了一部分字段时，SparkSQL可以智能地只扫描这些用到的字段，而不是像SparkContext.hadoopFile中那样简单粗暴地扫描全部数据。

可见，Spark Core与Spark SQL的数据结构是不一样的!