1、内存计算：Spark支持内存计算，将数据存储在内存中，可以更快地处理数据，而不需要频繁地从磁盘读取和写入数据。大数据处理：Spark可以处理大量数据，比如PB级别的数据，而且还能够快速地处理数据。总的来说，Spark可以帮助我们更加高效地处理大规模数据和计算密集型任务。
2、Spark将中间数据存储在内存中，大大提高了迭代运算的效率，尤其在迭代密集型任务，如机器学习和大数据处理中，Spark的性能远超Hadoop。
3、属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。
4、MapReduce ：是一种离线计算框架，将一个算法抽象成Map和Reduce两个阶段进行处理，非常适合数据密集型计算。
5、虽然Spark可以在内存中执行大量的计算，但它仍然使用本地磁盘来存储不适合RAM的数据，以及在stage之间，也即shuffle的中间结果。建议每个节点至少有4-8块磁盘，并且不需要RAID，仅仅是独立的磁盘挂在节点。在Linux中，使用noatime选项安装磁盘，以减少不必要的写入。
1、火花，火星 A cigarette spark started the fire.香烟的火星引起这场火灾。 （宝石等的）闪耀 We saw a spark of light through the trees.我们透过树丛看到闪光。 【电】火花；火星 Close the circuit and youll see a blue spark.接通电路你就会看到一个蓝色的电火花。
2、**火花：** Spark 最常见的意思是火花，通常是由摩擦、火焰或电火花等引起的明亮且瞬间的火光。火花在日常生活中常常与火焰、火柴、火花机或电气设备相关。例如，当两个物体摩擦时，可能会产生火花。 **激发、引发：** Spark 可以用作动词，表示激发、引起或导致某种反应或情感的产生。
3、Spark是一种大规模数据处理工具。Spark是一个开源的集群计算系统，最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发。它使用Scala语言编写，但也能很好地支持Java、Python和R等语言。Spark旨在提供快速、通用的大规模数据处理能力。与传统的Hadoop MapReduce相比，Spark具有更高的性能和更好的扩展性。
4、n.火花；火星；电火花；（指品质或感情）一星，丝毫，一丁点。averysmallburningpieceofmaterialthatisproducedbysththatisburningorbyhittingtwohardsubstancestogether。
1、SparkStreaming。根据SCDN查询可知，spark组件中SparkStreaming可以对实时数据流进行处理和控制。SpakSteamin是Spak平台上针对实时教据进行流式计算的组件，提供了丰富的处理教据流的AP1。
2、SparkStreaming是Apache Spark的一种组件，用于处理实时数据流。接下来详细解释SparkStreaming的概念和作用：SparkStreaming是构建在Spark上的实时计算框架。它允许用户以批处理的方式处理实时进入的数据流。换句话说，SparkStreaming能够接收来自各种源的实时数据，并像处理普通Spark数据集一样进行高效处理和计算。
3、Spark SQL（Spark SQL组件）Spark SQL是Spark用于处理结构化数据的工具，它允许用户使用SQL语言来查询和分析数据。通过Spark SQL，用户可以更方便地处理大数据集并获取结果。Spark Streaming（Spark流处理组件）Spark Streaming是Spark中用于处理实时数据的组件。
4、Spark SQL：Spark SQL允许开发人员直接处理RDD，同时也可查询Hive、HBase等外部数据源。Spark SQL的一个重要特点是其能够统一处理关系表和RDD，使得开发人员可以轻松地使用SQL命令进行查询，并进行更复杂的数据分析。
5、Apache Flink Apache Flink是一个开源的流处理框架，适用于实时数据流处理和批处理。它具有高性能、可扩展性和高可用性，并且支持多种编程语言。Flink的核心组件包括流处理引擎、批处理引擎和任务调度器。Flink能够与其他分布式存储系统（如Hadoop）集成，并且可以用于构建实时数据流应用程序。
采用Spark技术的数据治理工具，如SoData数据机器人，能够实现实时和通用的数据治理。SoData数据机器人利用Spark和Flink框架的深度二次开发，提供了流批一体的数据同步机制，实现了数据采集、集成、转换、装载、加工、落盘的全流程实时+批次处理，延迟低至秒级，稳定高效。
也有许多数据治理工具，为了实现实时、通用的数据治理而采用Spark技术。以飞算推出的SoData数据机器人为例，是一套实时+批次、批流一体、高效的数据开发治理工具，能够帮助企业快速实现数据应用。
基础设施体系：在大数据集中化的背景下，推动数据中台迁移过程中技术的升级，拥抱SPARK、CK等技术引擎，提升数据中台整体运行速度。推动M域应用技术架构的升级，包括前后端解耦，引入容器化、微服务、redis缓存、kafka消息中间件等技术，实现M域应用性能和体验的提升。
年4月16日，教育部关于印发《教育信息化0行动计划》的通知，特别提出，到2022年基本实现“三全两高一大”的发展目标，即教学应用覆盖全体教师、学习应用覆盖全体适龄学生、数字校园建设覆盖全体学校，信息化应用水平和师生信息素养普遍提高，建成“互联网+教育”大平台。
