Spark計算框架在處理數據時，所有的中間數據都保存在內存中。正是由于Spark充分利用內存對數據進行計算，從而減少磁盤讀寫操作，提高了框架計算效率。同時Spark還兼容HDFS、Hive，可以很好地與Hadoop系統融合，從而彌補MapReduce高延遲的性能缺點。所以說，Spark是一個更加快速、高效的大數據計算平臺。推薦了解黑馬程序員大數據培訓課程。

Spark具有以下幾個顯著的特點：

1、速度快

小生根據官方數據統計，與Hadoop相比，Spark基于內存的運算效率要快100倍以上，基于硬盤的運算效率也要快10倍以上。Spark實現了高效的DAG執行引擎，能夠通過內存計算高效地處理數據流。

2、易用性

Spark編程支持Java、Python、Scala及R語言，并且還擁有超過80種高級算法，除此之外，Spark還支持交互式的Shell操作，開發人員可以方便地在Shell客戶端中使用Spark集群解決問題。

3、通用性

Spark提供了統一的解決方案，適用于批處理、交互式查詢(SparkSQL)、實時流處理(SparkStreaming)、機器學習(SparkMLlib)和圖計算(GraphX)，它們可以在同一個應用程序中無縫地結合使用，大大減少大數據開發和維護的人力成本和部署平臺的物力成本。

4、兼容性

Spark開發容pSpark可以運行在Hadoop模式、Mesos模式、Standalone獨立模式或Cloud中，并且還可以訪問各種數據源，包括本地文件系統、HDFS、Cassandra、HBase和Hive等。

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