# 運行在Spark大數據上的應用體系架構是怎么樣的
Spark大數據應用的典型體系架構通常分為四層：
1. **數據存儲層**
基于HDFS、S3等分布式存儲系統，或HBase、MongoDB等NoSQL數據庫，提供海量數據的持久化存儲能力。
2. **資源管理層**
通過YARN、Mesos或Spark Standalone集群管理器，實現計算資源的動態分配與任務調度。
3. **計算引擎層**
Spark Core作為核心引擎，配合Spark SQL（結構化數據處理）、Spark Streaming（流計算）、MLlib（機器學習）等組件構成統一計算平臺。
4. **應用層**
包含ETL工具、實時分析儀表盤、推薦系統等具體業務應用，通常通過REST API或JDBC對外提供服務。
這種分層架構通過內存計算和DAG調度優化，顯著提升了批處理與流式任務的執行效率。
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