spark的核心模块是

Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，它的核心结构主要包括以下几个部分：

1. RDD(Resilient Distributed Datasets):弹性分布式数据集，是Spark的基本数据结构，RDD是一个不可变的、分区存储的数据集合，它可以表示一个分布式文件系统的数据集或者一个并行计算框架的数据集，RDD的主要特点是容错性，即使某个节点发生故障，整个集群仍然可以继续运行。

2. SparkContext:SparkContext是Spark的入口点，它代表与Spark集群的连接，通过SparkContext,用户可以创建RDD、广播变量、累加器等，并使用各种转换和动作操作，SparkContext还负责管理作业的调度和执行。

3. TaskScheduler:TaskScheduler负责将任务分配给Executor执行，Spark支持多种调度策略，如FIFO(先进先出)、公平共享等，TaskScheduler还可以与第三方调度器集成，以满足不同场景的需求。

4. Executor:Executor是Spark集群中的工作节点，负责执行用户提交的任务，每个Executor都有一个JVM进程，它们之间通过RPC(远程过程调用)进行通信，Executor还负责管理内存和磁盘资源，以确保任务的高效执行。

5. Stage:Stage是Spark中一个逻辑分组，用于描述一个RDD或其转换操作的执行计划，一个作业通常包含多个Stage,它们按照依赖关系组织成一个DAG(有向无环图)，Spark使用Catalyst优化器来生成最优的Stage执行计划。

6. Job:Job是Spark作业的抽象表示，它由一系列Stage组成，一个作业可以有一个主Stage,也可以有多个子作业，Spark支持多种作业类型，如批处理、交互式查询、流处理等。

7. Bagel API:Bagel API是Spark的一个高级编程接口，它提供了丰富的函数库，支持常见的数据处理操作，如map、filter、reduce等，Bagel API还支持闭包和高阶函数，使得用户可以使用更简洁的代码实现复杂的功能。

8. MLlib:MLlib是Spark的一个机器学习库，提供了一系列机器学习算法和工具，如回归、分类、聚类、推荐等，MLlib支持分布式训练和预测，可以在大规模数据上实现高性能的机器学习模型。

9. GraphX:GraphX是Spark的一个图计算库，提供了一系列图算法和工具，如最短路径、社区检测、模式挖掘等，GraphX支持图的分布式计算和迭代优化，可以在大规模图上实现高性能的图分析任务。

10. SQL and DataFrames:Spark提供了SQL和DataFrames两种数据处理方式，使得用户可以像使用关系型数据库一样使用Spark，SQL支持Hive兼容的查询语言，DataFrames提供了一种面向列的数据结构，支持常见的数据处理操作，如过滤、聚合等。

本文主要介绍了Apache Spark2.0的核心结构，包括RDD、SparkContext、TaskScheduler、Executor、Stage、Job、Bagel API、MLlib、GraphX和SQL以及DataFrames等关键组件，这些组件共同构成了Spark的强大功能和高性能的特点，在实际应用中，用户可以根据需求选择合适的组件和技术，构建高效的大数据处理解决方案。