现在Apache Spark已形成一个丰富的生态系统，包括官方的和第三方开发的组件或工具。后面主要给出5个使用广泛的第三方项目。Spark官方构建了一个非常紧凑的生态系统组件，提供各种处理能力。 下面是Spark官方给出的生态系统组件

　　1、Spark DataFrames：列式存储的分布式数据组织，类似于关系型数据表。
　　2、Spark SQL：可以执行SQL查询，包括基本的SQL语法和HiveQL语法。读取的数据源包括Hive表、Parquent文件、JSON数据、关系数据库（MySQL等）等。
　　3、Spark Streaming：Spark Streaming是Spark核心API，易扩展、高吞吐量、流式数据容错。
　　4、MLlib：Spark的机器学习库，由常规的机器学习算法和基础构成，包括但不限于分类算法、回归算法、聚类算法、协调过滤算法、降维算法等。
　　5、GraphX：Spark GraphX是一个分布式图处理框架，基于Spark平台提供对图计算和图挖掘的接口，方便用户对分布式图处理的需求。
　　6、Spark Core API：Spark提供多种语言的API，包括R、SQL、Python、Scala和Java。

除了上述官方的Spark组件外，还有些是在某种情形下必用的项目。以下只是简单的列出这些重量级项目，而不涉及一些性能指标。

Mesos

　　Mesos是开源的资源统一管理和调度平台。抽象物理机的CPU、内存、存储和计算资源，再由框架自身的调度器决定资源的使用者。Mesos是Master／Slave结构，由Mesos－master，Mesos－slave，Framework和executor四个组件构成。为什么官方选用Mesos，而不是Spark standalone模式或者基于Yarn框架？由Spark开发者所写的书《Learning Spark》：Mesos优于其它两个资源框架是因为Mesos的细粒度调度，这样可让多用户运行Spark shell占有更少的CPU。

Spark Cassandra Connector

　　Cassandra是一个易扩展、高性能的数据库。 Spark Cassandra Connector现在是Spark和Cassandra表间直接交互的连接器，高度活跃的开源软件。 Spark Cassandra Connector库让你读Cassandra表就如同Spark RDD一样，同样可以写Spark RDD到Cassandra表，并可以在Spark程序中执行CQL语句。

Zepellin

　　Zepellin是一个集成IPythoon notebook风格的Spark应用（使用和搭建可以参见《Apache Zeppelin使用入门指南：安装》、《Apache Zeppelin使用入门指南：编程》、《Apache Zeppelin使用入门指南：添加外部依赖》）。Zepellin可以基于Spark和Scala，允许用户很简单直接的在他们的博客或者网站发布代码执行的结果。Zepellin也支持其它语言插件，包括Scala和Spark，Python和Spark，SparkSQL，HIve，Markdown和Shell。

Spark Job Server

　　Spark Job Server提供RESTful接口来提交和管理Spark jobs，jar包和job上下文。Spark Job Server提供Spark任务相关的运行健康信息。

Alluxio

　　Alluxio是一个分布式内存文件系统（就是大家熟悉的Tachyon项目，最近改名为Alluxio，目前最新的版本是1.0.0。），它在减轻Spark内存压力的同时，也赋予Spark内存快速读写海量数据的能力。Spark应用程序可以不做任何改变即可运行在Alluxio上，并能得到极大的性能优化。Alluxio宣称：“百度使用Alluxio可以提高30倍多数据处理能力”。