apache spark是什么意思?
Apache Spark是一个基于内存计算的开源的集群计算系统，目的是让数据分析更加快速。Spark非常小巧玲珑，由加州伯克利大学AMP实验室的Matei为主的小团队所开发。使用的语言是Scala，项目的core部分的代码只有63个Scala文件，非常短小精悍。
1.更高的性能，因为数据被加载到集群主机的分布式内存中。数据可以被快速的转换迭代，并缓存用以后续的频繁访问需求。很多对Spark感兴趣的朋友可能也会听过这样一句话——在数据全部加载到内存的情况下，Spark可以比Hadoop快100倍，在内存不够存放所有数据的情况下快Hadoop 10倍。
2.通过建立在Java、Scala、Python、SQL(应对交互式查询)的标准API以方便各行各业使用，同时还含有大量开箱即用的机器学习库。
3.与现有Hadoop v1 (SIMR) 和2.x (YARN) 生态兼容，因此机构可以进行无缝迁移。
4.方便下载和安装。方便的shell(REPL: Read-Eval-Print-Loop)可以对API进行交互式的学习。
5.借助高等级的架构提高生产力，从而可以讲精力放到计算上。