由于Apache Spark支持内存计算，并且通过DAG（有向无环图）执行引擎支持无环数据流，所以官方宣称其在内存中的运算速度要比
Hadoop的MapReduce快100倍，在硬盘中要快10倍。
Spark处理数据与MapReduce处理数据相比，有如下两个不同点：
其一、Spark处理数据时，可以将中间处理结果数据存储到内存中；
其二、Spark 提供了非常丰富的算子(API), 可以做到复杂任务在一个Spark 程序中完成.
易于使用
Spark 的版本已经更新到 Spark 3.2.0（截止日期2021.10.13），支持了包括 Java、Scala、Python 、R和SQL语言在内的多种语言。为了
兼容Spark2.x企业级应用场景，Spark仍然持续更新Spark2版本。
通用性强
在 Spark 的基础上，Spark 还提供了包括Spark SQL、Spark Streaming、MLib 及GraphX在内的多个工具库，我们可以在一个应用中无缝
地使用这些工具库。
运行方式
Spark 支持多种运行方式，包括在 Hadoop 和 Mesos 上，也支持 Standalone的独立运行模式，同时也可以运行在云Kubernetes（Spark
2.3开始支持）上。
