spark生态体系了解学习（二）

Spark的处理速度要比Hadoop快100倍以上。

Spark在批处理和流式处理上都具有极佳的性能。这是因为Spark使用了一种叫DAG的最佳调度，以及查询优化和物理执行引擎。

可以使用Java,Scala,Python,R,SQL快速写一个Spark应用。

Spark提供了超过80中操作使它更容易生成平行化的应用。它也可以使用Scala,Python,R,SQL shell 进行交互操作。

结合SQL，流处理，复杂的分析。

Spark提供了一栈式集应用：SQL，数据框架，机器学习框架，Graphx图像处理以及Spark流处理。你可以结合这些应用无缝地在同一个应用上使用。

Spark可以运行在Hadoop，Mesos,Kubernets,standalone或者云上。它可以畜栏里多种数据源。

Map Reduce有以下缺点：
    代码繁琐；
    只能够支持map和reduce方法；
    执行效率低下；
    不适合迭代多次、交互式、流式的处理

而Spark的优点正好弥补了MapReduce的缺点：
    批处理（离线）：MapReduce、Hive、Pig
    流式处理（实时）： Storm、JStorm
    交互式计算：Impala