Spark作为UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，其基于map reduce算法实现的分布式计算，有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。其架构如下图所示：spark-framwork

Spark与Hadoop的比较

Spark的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高。 ?Spark更适合于迭代运算比较多的MLDM运算。因为在Spark里面，有RDD的抽象概念。 

SparkHadoop更通用。 ?Spark提供的数据集操作类型有很多种，不像Hadoop只提供了MapReduce两种操作。比如map, filter, flatMap, sample, groupByKey, reduceByKey, union, join, cogroup, mapValues, sort,partionBy等多种操作类型，Spark把这些操作称为Transformations。同时还提供Count, collect, reduce, lookup, save等多种actions操作。

这些多种多样的数据集操作类型，给给开发上层应用的用户提供了方便。各个处理节点之间的通信模型不再像Hadoop那样就是唯一的Data Shuffle一种模式。用户可以命名，物化，控制中间结果的存储、分区等。可以说编程模型比Hadoop更灵活。 

不过由于RDD的特性，Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。 

容错性。 在分布式数据集计算时通过checkpoint来实现容错，而checkpoint有两种方式，一个是checkpoint data，一个是logging the updates。用户可以控制采用哪种方式来实现容错。

可用性。 ?Spark通过提供丰富的Scala, JavaPython API及交互式Shell来提高可用性。

Spark与Hadoop的结合

Spark可以直接对HDFS进行数据的读写，同样支持Spark on YARNSpark可以与MapReduce运行于同集群中，共享存储资源与计算，数据仓库Shark实现上借用Hive，几乎与Hive完全兼容。

Spark的适用场景

Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多，所需读取的数据量越大，受益越大，数据量小但是计算密集度较大的场合，受益就相对较小

由于RDD的特性，Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。 

总之Spark作为一种非常高校的分布式计算系统，其在互联网行业当中拥有十分广泛和通用的应用前景。