Spark 主要有三個特點：

首先，高級 API 剝離了對集群本身的關注，Spark 應用開發(fā)者可以專注于應用所要做的計算本身。

其次，Spark 很快，支持交互式計算和復雜算法。

最后，Spark 是一個通用引擎，可用它來完成各種各樣的運算，包括 SQL 查詢、文本處理、機器學習等，而在 Spark 出現(xiàn)之前，我們一般需要學習各種各樣的引擎來分別處理這些需求。

大數(shù)據(jù)Spark有什么作用

Apache Spark 是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設計的快速通用的計算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大學伯克利分校的AMP實驗室)所開源的類Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，擁有Hadoop MapReduce所具有的優(yōu)點；但不同于MapReduce的是——Job中間輸出結果可以保存在內存中，從而不再需要讀寫HDFS，因此Spark能更好地適用于數(shù)據(jù)挖掘與機器學習等需要迭代的MapReduce的算法。

大數(shù)據(jù)Spark都有什么性能特點呢？

1.更快的速度：內存計算下，Spark 比 Hadoop 快100倍。

2.易用性：Spark 提供了80多個高級運算符。

3.通用性：Spark 提供了大量的庫，包括SQL、DataFrames、MLlib、GraphX、Spark Streaming。 開發(fā)者可以在同一個應用程序中無縫組合使用這些庫。

4.支持多種資源管理器：Spark 支持 Hadoop YARN，Apache Mesos，及其自帶的獨立集群管理器。