Apache Spark是专门为大数据处理而设计的通用的计算引擎。spark拥有MapReduce所具有的优点，但不同于Map Reduce的是Job中间输出结果可以缓存到内存中，从而不再需要读写HDFS，减少磁盘数据交互，因此Spark能更好的适应机器学习和数据挖掘等需要迭代的算法。
Spark提供了Spark RDD 、 Spark SQL 、 Spark Streaming 、 Spark MLlib 、 Spark GraphX等技术组件，可以一站式地完成大数据领域的离线批处理、交互式查询、流式计算、机器学习、图计算等常见的任务。这就是 spark 一站式开发的特点。
spark的特征
更快的速度
内存计算下，Spark 比 Hadoop 快100倍。
易用性
Spark 提供了80多个高级运算符。
通用性
Spark 提供了大量的库，包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX。 开发者可以在同一个应用程序中无缝组合使用这些库。
支持多种资源管理器
Spark 支持 Hadoop YARN，Apache Mesos，及其自带的独立集群管理器
Spark生态系统
Shark：Shark基本上就是在Spark的框架基础上提供和Hive一样的HiveQL命令接口，为了最大程度的保持和Hive的兼容性，Spark使用了Hive的API来实现query Parsing和 Logic Plan generation，最后的PhysicalPlan execution阶段用Spark代替HadoopMapReduce。通过配置Shark参数，Shark可以自动在内存中缓存特定的RDD，实现数据重用，进而加快特定数据集的检索。同时，Shark通过UDF用户自定义函数实现特定的数据分析学习算法，使得SQL数据查询和运算分析能结合在一起，最大化RDD的重复使用。
SparkR：SparkR是一个为R提供了轻量级的Spark前端的R包。 SparkR提供了一个分布式的data frame数据结构，解决了 R中的data frame只能在单机中使用的瓶颈，它和R中的data frame 一样支持许多操作，比如select,filter,aggregate等等。（类似dplyr包中的功能）这很好的解决了R的大数据级瓶颈问题。 SparkR也支持分布式的机器学习算法，比如使用MLib机器学习库。SparkR为Spark引入了R语言社区的活力，吸引了大量的数据科学家开始在Spark平台上直接开始数据分析之旅。