# 运行在Spark大数据上的应用体系架构是怎么样的
Spark大数据应用的典型体系架构通常分为四层：
1. **数据存储层**
基于HDFS、S3等分布式存储系统，或HBase、MongoDB等NoSQL数据库，提供海量数据的持久化存储能力。
2. **资源管理层**
通过YARN、Mesos或Spark Standalone集群管理器，实现计算资源的动态分配与任务调度。
3. **计算引擎层**
Spark Core作为核心引擎，配合Spark SQL（结构化数据处理）、Spark Streaming（流计算）、MLlib（机器学习）等组件构成统一计算平台。
4. **应用层**
包含ETL工具、实时分析仪表盘、推荐系统等具体业务应用，通常通过REST API或JDBC对外提供服务。
这种分层架构通过内存计算和DAG调度优化，显著提升了批处理与流式任务的执行效率。
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