Apache Spark是一款非常好用且功能强大的大规模数据处理引擎，拥有简单、高效、易用的特点，理论上要比Hadoop MapReduce快上百倍，可以方便开发者快速地编写和测试Java、Scala、Python、R程序，有从事编程开发的朋友一定要前来下载使用哦。
软件特色
1、高速：运行程序的速度在存储器中比Hadoop MapReduce快上百倍，在磁盘中比Hadoop MapReduce快数十倍。
Spark 拥有一个先进的DAG执行引擎，支持循环数据流和内存计算。
2、易用：编写Java、Scala、Python、R程序快速高效。
Spark提供超过80个易于构建并行应用程序的高阶运算符，你也可以在Scala、 Python和R shells中对它进行交互使用。
3、通用：可结合SQL、流媒体和复杂的分析。
Spark支持一系列元件库堆栈，包括SQL与 DataFrames，用于机器学习的MLlib ，GraphX，Spark Streaming。你可以在同一个应用程序无缝地结合这些元件库。
4、无处不在：Spark可以运行在Hadoop、Mesos、standalone以及云端。它可以访问包括 HDFS、 Cassandra、 HBase和S3在内的不同数据源。
你可以使用其独立集群模式来运行Spark，运行在 EC2、 Hadoop YARN还是Apache Mesos都不是问题。它可以访问HDFS、Cassandra、HBase、Hive、Tachyon等任意的Hadoop数据源。
主要功能
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。
同时，Apache Spark由Scala实现，代码非常简洁。
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