Spark

Spark是一款开源大数据分析处理引擎，采用内存计算技术，支持海量数据实时分析处理，几乎可以满足任何的大数据分析需求且具备实时分析及很高的效率。在大数据应用中，很多用户对处理历史数据及实时数据都有��求，而实现实时分析的技术难以满足这种要求。但是有了Spark的内存分布式计算，实时数据分析就变得简单多了。

Spark可将大数据分为不同的分布式集群进行计算，而不需要把全部数据发送到一台机器上处理。这样可以大大提升并行分析的效率，也可以有效地改善大数据分析和处理的效率。使用Spark也可以将数据处理放到集群上，而不是单独的服务器上，这样可以大大提高处理数据的效率。

此外，Spark支持多种大数据处理格式（如HDFS）和计算框架（如MapReduce），可以很好地开发出可扩展的应用。他采用了RDD (Resilient Distributed Data)技术，可以将大数据拆分成多个小任务，并分发给不同的计算节点。在使用Spark进行大数据分析时，用户可以分解复杂的算法，随后将计算任务分发给不同的节点来执行，这也是Spark与传统分析系统的最大优势。

最后，Spark的内存计算效率非常高，比MapReduce的批量处理模式要快得多，可提供实时数据计算，可更快地实现实时数据分析和实时数据处理的要求，是一款将业余计算带入大数据时代的非常好的处理引擎。