Spark DataFrames：列式存儲的分布式數據組織，類似于關系型數據表。

Spark SQL：可以執行SQL查詢，包括基本的SQL語法和HiveQL語法。讀取的數據源包括Hive表、Parquent文件、JSON數據、關系數據庫（MySQL等）等。

Spark Streaming：Spark Streaming是Spark核心API，易擴展、高吞吐量、流式數據容錯。

MLlib：Spark的機器學習庫，由常規的機器學習算法和基礎構成，包括但不限于分類算法、回歸算法、聚類算法、協調過濾算法、降維算法等。

GraphX：Spark GraphX是一個分布式圖處理框架，基于Spark平臺提供對圖計算和圖挖掘的接口，方便用戶對分布式圖處理的需求。

Spark Core API：Spark提供多種語言的API，包括R、SQL、Python、Scala和Java。

Mesos

Mesos是開源的資源統一管理和調度平臺。抽象物理機的CPU、內存、存儲和計算資源，再由框架自身的調度器決定資源的使用者。

Mesos是Master／Slave結構，由Mesos－master，Mesos－slave，Framework和executor四個組件構成。

為什么官方選用Mesos，而不是Spark standalone模式或者基于Yarn框架？由Spark開發者所寫的書《Learning Spark》：Mesos優于其它兩個資源框架是因為Mesos的細粒度調度，這樣可讓多用戶運行Spark shell占有更少的CPU。

Spark Cassandra Connector

Cassandra是一個易擴展、高性能的數據庫。 Spark Cassandra Connector現在是Spark和Cassandra表間直接交互的連接器，高度活躍的開源軟件。 Spark Cassandra Connector庫讓你讀Cassandra表就如同Spark RDD一樣，同樣可以寫Spark RDD到Cassandra表，并可以在Spark程序中執行CQL語句。

ZepellinZepellin是一個集成IPythoon notebook風格的Spark應用。Zepellin可以基于Spark和Scala，允許用戶很簡單直接的在他們的博客或者網站發布代碼執行的結果。Zepellin也支持其它語言插件，包括Scala和Spark，Python和Spark，SparkSQL，HIve，Markdown和Shell。

Spark Job ServerSpark Job Server提供RESTful接口來提交和管理Spark jobs，jar包和job上下文。Spark Job Server提供Spark任務相關的運行健康信息。

Alluxio

Alluxio是一個分布式內存文件系統，它在減輕Spark內存壓力的同時，也賦予Spark內存快速讀寫海量數據的能力。Alluxio以前叫做Tachyon，即鎢絲。Spark jobs可以不做任何改變即可運行在Alluxio上，并能得到極大的性能優化。Alluxio宣稱：“百度使用Alluxio可以提高30倍多數據處理能力”。