Spark是一个集群计算平台，它的设计理念是快速和通用。
在速度方面，Spark继承了流行的MapReduce模型，但支持更多类型的计算，包括交互查询和流处理。在处理大数据集的时候，速度是非常重要的，它意味着你是交互式的研究数据，花几分钟甚至几小时去等待结果。Spark提高速度的方式之一是内存计算，但是，对于运行在硬盘上的复杂应用程序，Spark依旧比MapReduce快。
在通用性方面，Spark被设计成能适合很多应用场景，包括批处理应用，迭代算法，交互查询和流处理，而这些场景，在之前，是需要由不同的分布式系统去处理的。通过在同一个系统中同时支持这些应用场景，Spark让结合着些不同处理类型变得容易和便宜，而且，结合这些不同类型的处理方式在产品数据分析过程中是很必要的。此外，它减少了维护不同工具的负担。
Spark被设计得很友好，它提供了简单的Python，Java，Scala API，支持SQL ，，并且提供了丰富的内置库。它还紧密的集成了其它大数工具。特别的，Spark能运行在Hadoop集群上，并能访问任何Hadoop数据源，包括Cassandra。
梦想不分高低贵贱，只要你心中有梦，乐观充实地过好每一天。
