Spark是Apache软件基金会下的一个开源大数据处理框架，其2.0版本是该框架的一个关键里程碑，引入了许多增强特性和性能优化。在这个版本中，Spark提供了更丰富的数据处理API，包括DataFrame和Dataset，使得数据处理更加高效和易于理解。源码带有注释，这为开发者深入理解Spark的工作原理、定制功能或优化性能提供了便利。
1. **Spark架构**：Spark的核心设计基于弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets, RDDs），这是一种抽象的数据模型，可以分布在集群的多个节点上。Spark 2.0引入了DataFrame和Dataset，它们是基于RDD的高级抽象，提供了更强大的类型安全和SQL支持。
2. **DataFrame**：DataFrame是Spark SQL的基础，它是一个二维表格结构，可以视为列式存储的数据集，支持多种数据源，并提供了一种统一的数据操作接口。DataFrame是RDD的优化版，因为它利用了编译时类型检查和代码生成，提高了性能。
3. **Dataset**：Dataset是DataFrame的进一步抽象，它结合了RDD的灵活性和DataFrame的类型安全。Dataset提供了Java和Scala的强类型API，允许开发者使用对象和方法进行数据操作，提高了开发效率和错误检查能力。
4. **Spark SQL**：Spark SQL是Spark处理结构化数据的主要模块，它集成了SQL查询和DataFrame/Dataset操作，使得用户可以通过SQL语句或者DataFrame/Dataset API来访问数据。Spark SQL还支持与多种外部数据源的集成，如Hive、Parquet、JSON等。
5. **Spark Streaming**：Spark Streaming提供了对实时数据流处理的支持，它将数据流分割成微批次（DStream），然后用Spark的批处理引擎进行处理。这种方式允许Spark Streaming利用Spark的并行处理能力，实现低延迟的数据处理。
6. **MLlib**：Spark的机器学习库MLlib在2.0版本中也得到了增强，提供了更多的算法和模型，如分类、回归、聚类、协同过滤等。同时，MLlib支持管道和模型持久化，简化了机器学习流程的构建和管理。
7. **Spark GraphX**：GraphX是Spark处理图数据的库，它提供了图计算的API，可以用于社交网络分析、推荐系统等领域。GraphX构建在RDD之上，提供了图的创建、查询和算法操作。
8. **Spark Shuffle**：在Spark中，Shuffle是一个重要的过程，它涉及到数据在执行阶段的重新分布。优化Shuffle过程对于提升Spark性能至关重要，Spark 2.0对Shuffle进行了优化，比如引入了广播Join和HashShuffleManager，减少了数据传输和磁盘I/O。
9. **YARN和Mesos集成**：Spark 2.0版本能够很好地与YARN和Mesos资源管理系统集成，支持多租户和动态资源调度，增强了Spark在大规模集群中的部署和管理能力。
10. **性能优化**：Spark 2.0对内存管理、任务调度和网络通信进行了优化，例如，引入了Tungsten执行引擎，实现了代码生成和堆外内存管理，显著提升了计算性能。
通过深入学习和分析Spark 2.2.0的源码，开发者可以了解到这些组件的实现细节，以及如何利用Spark的特性来构建高效的大数据处理应用。源码注释的存在有助于理解和调试代码，对于研究Spark的内部机制和进行二次开发具有重要意义。
