什么是Spark？
当然这里说的Spark指的是Apache Spark， Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing： 一种快速通用可扩展的数据分析引擎。如果想要搞清楚Spark是什么，那么我们需要知道它解决了什么问题，还有是怎么解决这些问题的。
Spark解决了什么问题？
在这里不得不提大数据，大数据有两个根本性的问题，一个是数据很大，如何存储？另外一个是数据很大，如何分析？毕竟分析大数据是为了改善产品的用户体验，从而获取更多的价值。
对于第一个问题，开源社区给出的方案就是HDFS，一个非常优秀的分布式存储系统。
对于第二个问题，在Hadoop之 后，开源社区推出了许多值得关注的大数据分析平台。这些平台范围广阔，从简单的基于脚本的产品到与Hadoop 类似的生产环境。Bashreduce在 Bash环境中的多个机器上执行 MapReduce 类型的操作，可以直接引用强大的Linux命令。GraphLab 也是一种MapReduce 抽象实现，侧重于机器学习算法的并行实现。还有Twitter 的 Storm（通过收购 BackType 获得）。Storm 被定义为 “实时处理的 Hadoop”，它主要侧重于流处理和持续计算。
Spark就是解决第二个问题的佼佼者。
Why Spark?
现在有很多值得关注的大数据分析平台，那么为什么要选择Spark呢？
速度
与Hadoop的MapReduce相比，Spark基于内存的运算比MR要快100倍；而基于硬盘的运算也要快10倍！
易用
Spark支持Java，Python和Scala。而且支持交互式的Python和Scala的shell，这意味这你可以非常方便的在这些shell中使用Spark集群来验证你的解决问题的方法，而不是像以前一样，打包。这对于原型开发非常重要！
Hadoop的WorldCount的Mapper和Reducer加起来要20多行吧。Spark仅需要：
甚至可以将它们放到一行。
通用性
Spark提供了All in One的解决方案！
Spark All In One的解决方案非常具有吸引力，毕竟任何公司都想要Unified的平台去处理遇到的问题，可以减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。
当然还有，作为All in One的解决方案，Spark并没有以牺牲性能为代价。相反，在性能方面，Spark还有很大的优势。
和Hadoop的集成
Spark可以使用YARN作为它的集群管理器，并且可以处理HDFS的数据。这对于已经部署Hadoop集群的用户特别重要，毕竟不需要做任何的数据迁移就可以使用Spark的强大处理能力。Spark可以读取 HDFS , HBase , Cassandra 等一切Hadoop的数据。
当然了对于没有部署并且没有计划部署Hadoop集群的用户来说，Spark仍然是一个非常好的解决方法，它还支持 standalone ， EC2 和 Mesos 。你只要保证集群的节点可以访问共享的内容，比如通过NFS你就可以非常容易的使用Spark！
Spark的现状与未来
值得庆祝的里程碑：
· 2009：Spark诞生于AMPLab
· 2010：开源
· 2013年6月：Apache孵化器项目
· 2014年2月：Apache顶级项目
· Hadoop最大的厂商Cloudera宣称加大Spark框架的投入来取代Mapreduce
· Hadoop厂商MapR投入Spark阵营
· Apache mahout放弃MapReduce，将使用Spark作为后续算子的计算平台
· 2014年5月30日Spark1.0.0发布