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说起大数据的工具，最广为人知的就是Hadoop和Spark了，Hadoop在上一篇文章中已经有所介绍，这期小编就为大家介绍后起之秀Spark。
Spark是一个运算速度快如闪电的Apache项目，研发人员声称它是“一种用于数据大规模处理的快速通用引擎”，[A1] Spark是UC BerkeleyAMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点。[A2]
它提供了一个运算速度快的一般化数据处理平台，可以让你程序的内存计算速度提高到100倍，或者磁盘计算速度(Hadoop)提高10倍。去年的Daytona GraySort比赛中，Spark只用了Hadoop十分之一数量的机器就实现了其三倍多的速度，目前，Spark已经成了处理PB级别数据运算速度最快的开源工具。[A3]
Spark核心概念是ResilientDistributed Dataset (RDD)弹性分布数据集，RDD实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现。RDD是Spark最核心的东西，它表示已被分区，不可变的并能够被并行操作的数据集合，不同的数据集格式对应不同的RDD实现。RDD必须是可序列化的，可以cache到内存中，每次对RDD数据集的操作之后的结果，都可以存放到内存中，下一个操作可以直接从内存中输入，省去了MapReduce大量的磁盘IO操作。这对于迭代运算比较常见的机器学习算法, 交互式数据挖掘来说，效率提升比较大。[A4]
以RDD为核心的Spark构架图如下
Spark在机器学习方面有着无与伦比的优势，特别适合需要多次迭代计算的算法。同时Spark拥有非常出色的容错和调度机制，确保系统的稳定运行[A5] ，而在易用性方面，更是大有名气，它随带易于使用的API，支持Scala(原生语言)、Java、Python和Spark SQL。SparkSQL非常类似于SQL 92，所以几乎不需要经历一番学习，马上可以上手。[A6]
Spark帮助人们简化了处理大规模数据的步骤流程，将许多复杂的功能(比如机器学习算法和图算法)无缝地结合起来，并以其快如闪电的计算速度，正在快速地扩大着自己的影响力，我们有理由相信，凭借Spark独特的优异性能，未来Spark必将会绽放出更为璀璨的光芒。
[A1]来源：别再比较Hadoop和Spark了，那不是设计人员的初衷
[A2]来源科普Spark，Spark是什么，如何使用Spark；百度百科
[A3]来源：Apache Spark介绍及案例展示
[A4]来源：科普Spark，Spark核心是什么，如何使用Spark（2）http://www.aboutyun.com/thread-6850-1-1.html
[A5]来源：跟我一起数据挖掘（22）——spark入门
[A6]来源：别再比较Hadoop和Spark了，那不是设计人员的初衷
最终来源：启创方舟微信公众号
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