首先， Spark 非常好用。由于高级 API 剥离了对集群本身的关注，你可以专注于你所要做的计算本身， 只需在自己的笔记本电脑上就可以开发 Spark 应用。

其次， Spark 很快，支持交互式使用和复杂算法。

最后， Spark 是一个通用引擎，可用它来完成各种各样的运算，包括 SQL 查询、文本处理、机器学习等，而在 Spark 出现之前，我们一般需要学习各种各样的引擎来分别处理这些需求。 

Spark还兼容HDFS、Hive,可以很好地与Hadoop系统融合,从而弥补MapReduce高延迟的性能缺点。所以说,Spark是一个更加快速、高效的大数据计算平台。

park 是一个通用引擎，可用它来完成各种各样的运算，包括 SQL 查询、文本处理、机器学习等，而在 Spark 出现之前，我们一般需要学习各种各样的引擎来分别处理这些需求。 

Spark 支持交互式使用和复杂算法，也是一个通用引擎，可用它来完成各种各样的运算。

1. 快:与Hadoop的MapReduce相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上；而基于磁盘的运算也要快10倍以上。Spark实现了高效的DAG执行引擎，可以通过基于内存来高效地处理数据流。

2. 容易使用:Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的Shell，这意味着可以非常方便的在这些Shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法，而不是像以前一样，需要打包、上传集群、验证等。这对于原型开发非常重要。

3.通用性：Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（通用Spark SQL）、实时流处理（通过Spark Streaming）、机器学习（通过Spark MLlib）和图计算（通过Spark GraphX）。

4.可融合性：Spark非常方便的与其他开源产品进行融合。比如，Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器，并且可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS、HBase和Cassanda等。这对于已部署Hadoop集群的用户特别重要，因为不需要做任何数据迁移就可以使用Spark强大的处理能力。Spark也可以不依赖第三方的资源管理器和调度器，它实现了Standalone作为其内置资源管理器和调度框架，这样进一步降低了Spark的使用门槛，使得所有人可以非常容易地部署和使用Spark。此外Spark还提供了在EC2上部署Standalone的Spark集群的工具。

快、容易使用、通用性、可融合性

轻：Spark 0.6核心代码有2万行，Hadoop 1.0为9万行，2.0为22万行。一方面，感谢Scala语言的简洁和丰富表达力；另一方面，Spark很好地利用了Hadoop和Mesos（伯克利        另一个进入孵化器的项目，主攻集群的动态资源管理）的基础设施。虽然很轻，但在容错设计上不打折扣。主创人Matei声称：“不把错误当特例处理。”言下        之意，容错是基础设施的一部分。

快：Spark对小数据集能达到亚秒级的延迟，这对于Hadoop MapReduce（以下简称MapReduce）是无法想象的（由于“心跳”间隔机制，仅任务启动就有数秒的延迟）。就大数据集而言，对典型的迭代机器        学习、即席查询（ad-hoc query）、图计算等应用，Spark版本比基于MapReduce、Hive和Pregel的实现快上十倍到百倍。其中内存计算、数据本地性        （locality）和传输优化、调度优化等该居首功，也与设计伊始即秉持的轻量理念不无关系。

灵：Spark提供了不同层面的灵活性。在实现层，它完美演绎了Scala trait动态混入（mixin）策略（如可更换的集群调度器、序列化库）；在原语（Primitive）层，它允许扩展新的数据算子        （operator）、新的数据源（如HDFS之外支持DynamoDB）、新的language bindings（Java和Python）；在范式（Paradigm）层，Spark支持内存计算、多迭代批量处理、即席查询、流处理和图计算等多种        范式。

巧：巧在借势和借力。Spark借Hadoop之势，与Hadoop无缝结合；接着Shark（Spark上的数据仓库实现）借了Hive的势；图计算借        用Pregel和PowerGraph的API以及PowerGraph的点分割思想。一切的一切，都借助了Scala之势：Spark编程的Look'n'Feel就是原汁原味的Scala，无论是语法还是API。在实现上，又能灵巧借力。为支持交互式编 程，Spark只需对Scala的Shell小做修改（相比之下，微软为支持JavaScript        Console对MapReduce交互式编程，不仅要跨越Java和JavaScript的思维屏障，在实现上还要大动干戈）。

它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀罕它。