Apache Spark是Apache软件基金会下的一款开源大数据处理框架，其2.4.0版本在原有基础上进行了扩展和优化，提供了更高效、稳定和丰富的功能。Spark的核心设计理念是快速、通用和可扩展的数据处理，通过内存计算大幅提升了数据处理速度，使得大规模数据分析更为便捷。Spark 2.4.0源码包含了以下关键组件：1. Spark Core：负责任务调度、内存管理、故障恢复和与存储系统的交互，提供了RDD（弹性分布式数据集）抽象，支持数据处理的并行化和容错性。2. Spark SQL：用于结构化数据处理，支持与传统SQL数据库交互，提供了DataFrame和Dataset API，以安全、可读的方式进行强类型数据处理。3. Spark Streaming：提供实时流处理能力，将数据流划分为微批次，并通过Spark Core实现低延迟、高吞吐量的处理。4. MLlib：机器学习库，包括分类、回归、聚类、协同过滤等算法，支持管道API构建复杂的机器学习流程。5. GraphX：用于图计算，提供了图的创建、查询和变换操作，支持Pregel等算法，广泛应用于社交网络分析和推荐系统。6. Spark R：为R语言提供接口，利用Spark的分布式计算能力进行大规模数据分析。7. Spark Shuffle：优化Spark性能的关键，涉及HashShuffle和SortShuffle等实现细节。8. DAGScheduler和TaskScheduler：负责作业调度和任务执行。9. YARN和Mesos集成：支持在Hadoop的YARN或Apache Mesos上运行，管理和调度资源。