Spark是一个基于内存计算的开源集群计算系统，目的是更快速的进行数据分析。Spark由加州伯克利大学AMP实验室Matei为主的小团队使用Scala开发开发，其核心部分的代码只有63个Scala文件，非常轻量级。 Spark 提供了与 hadoop 相似的开源集群计算环境，但基于内存和迭代优化的设计，Spark 在某些工作负载表现更优秀。
在2014上半年，Spark开源生态系统得到了大幅增长，已成为大数据领域最活跃的开源项目之一，当下已活跃在Hortonworks、IBM、 Cloudera、MapR和Pivotal等众多知名大数据公司。那么Spark究竟以什么吸引了如此多的关注，这里我们看向Dzone上的6个总结。
以下为译文
1. 轻量级快速处理。着眼大数据处理，速度往往被置于第一位，我们经常寻找能尽快处理我们数据的工具。Spark允许Hadoop集群中的应用程序在内存中以100倍的速度运行，即使在磁盘上运行也能快10倍。Spark通过减少磁盘IO来达到性能提升，它们将中间处理数据全部放到了内存中。
Spark使用了RDD（Resilient Distributed Dataset）的理念，这允许它可以透明的内存中存储数据，只在需要时才持久化到磁盘。这种做法大大的减少了数据处理过程中磁盘的读写，大幅度的降低了所需时间。
2. 易于使用，Spark支持多语言。Spark允许Java、Scala及Python，这允许开发者在自己熟悉的语言环境下进行工作。它自带了80多个高等级操作符，允许在shell中进行交互式查询。
3. 支持复杂查询。在简单的“map”及“reduce”操作之外，Spark还支持SQL查询、流式查询及复杂查询，比如开箱即用的机器学习机图算法。同时，用户可以在同一个工作流中无缝的搭配这些能力。
4. 实时的流处理。对比MapReduce只能处理离线数据，Spark支持实时的流计算。Spark依赖 Spark Streaming对数据进行实时的处理，当然在YARN之后Hadoop也可以借助其他的工具进行流式计算。对于 Spark Streaming，Cloudera的评价是：
- 简单：轻量级且具备功能强大的API，Sparks Streaming允许你快速开发流应用程序。
- 容错：不像其他的流解决方案，比如Storm，无需额外的代码和配置，Spark Streaming就可以做大量的恢复和交付工作。
- 集成：为流处理和批处理重用了同样的代码，甚至可以将流数据保存到历史数据中。
5. 可以与Hadoop和已存Hadoop数据整合。Spark可以独立的运行，除了可以运行在当下的YARN集群管理之外，它还可以读取已有的任何Hadoop数据。这是个非常大的优势，它可以运行在任何Hadoop数据源上，比如HBase、HDFS等。这个特性让用户可以轻易迁移已有Hadoop应用，如果合适的话。
6. 活跃和无限壮大的社区。Spark起源于2009年，当下已有超过50个机构250个工程师贡献过代码，和去年六月相比，代码行数几乎扩大三倍，这是个令人艳羡的增长。
原文链接：http://www.csdn.net/article/2014-08-07/2821098-6-sparkling-features-of-apache-spark
