Spark 官方网站使用如下简洁的语言描述了Spark

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我们可以从中提取出如下信息：

Spark是一个引擎

1. 快速

2. 通用

Spark可以用来处理数据

1. 数据是大规模的

Spark本身并不提供数据存储能力，它只是一个计算框架

它的快速体现在什么地方呢？

如果处理的数据在内存中，运行MapReduce比hadoop要快100倍以上，要是数据在磁盘中，也比Hadoop快10倍以上。

为什么会快呢，Spark在处理数据的时候，使用了一个高级的执行引擎：DAG - 有向无环图 。以及内存计算。

易于使用：

可以使用scala、java、Python等语言快速的开发应用程序。Spark提供了超过80个操作来简单的构建并行应用。只需几行代码，就可以完成wordcount的计算。

通用性：

Spark 提供了大数据一栈式解决方案。包含了流计算、图计算、机器学习、SQL等。

对于开发、维护、学习成本都是大大的降低。

运行在任何地方：

Spark可以运行在Hadoop的YARN、Mesos, standalone,或者运行在云上。

Spark 处理的数据，可以存储在HDFS, Cassandra, HBase,和S3等等。

Spark的发展非常快速，TimeLine如下

Spark进入Apache后，发展非常迅速。版本发布比较频繁。

Spark的生态体系(BDAS，中文：伯克利分析栈)

• MapReduce属于Hadoop生态体系之一，Spark则属于BDAS生态体系之一

• Hadoop包含了MapReduce、HDFS、HBase、Hive、Zookeeper、Pig、Sqoop等

• BDAS包含了Spark、Shark（相当于Hive）、BlinkDB、Spark Streaming（消息实时处理框架,类似Storm）等等

BDAS生态体系图：

MapReduce和Spark比较

异同点：

1. 基本原理上

• MapReduce 是基于磁盘的大数据批量处理

• Spark 是基于RDD(弹性分布式数据集)数据处理，RDD可以存储在内存中，也可以存储在磁盘中。

2. 模型上

• MapReduce 适合处理超大规模的数据集，用于批处理。适合处理较少迭代的长任务需求。

• Spark 适合数据挖掘，迭代次数较多的，例如机器学习等多轮迭代任务。

3. 容错性

• MapReduce的每一步迭代，都需要将结果写入硬盘，然后再从硬盘中读取数据计算。只要一步失败，则整个任务都失败。

• Spark使用DAG将任务拆分成许多步骤，每个步骤迭代的过程中，数据写内存。而且Spark还提供容错功能。

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