1、spark是一个基于内存计算的开源的集群计算系统，目的是让数据分析更加快速。因此运行spark的机器应该尽量的大内存，如96G以上。
2、spark所有操作均基于RDD，操作主要分成2大类：transformation与action。
3、spark提供了交互处理接口，类似于shell的使用。
4、spark可以优化迭代工作负载，因为中间数据均保存于内存中。
5、spark 是在 Scala 语言中实现的，它可以使用scala、python进行交互式操作，还可以使用scala、python、java进行编程。
6、spark可以通过mesos运行在hdfs上，但hadoop2.x提供了YARN，这更方便于spark运行在hdfs，YARN还提供了内存、CPU的集群管理功能。
7、Spark提供的数据集操作类型有很多种，不像Hadoop只提供了Map和Reduce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，他们把这些操作称为Transformations。同时还提供Count,collect, reduce, lookup, save等多种actions。这些多种多样的数据集操作类型，给上层应用者提供了方便。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，控制中间结果的分区等。可以说编程模型比Hadoop更灵活.
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以下内容摘自：http://www.itpub.net/thread-1864721-3-1.html
1、 Spark VSHadoop有哪些异同点？
Hadoop:分布式批处理计算，强调批处理，常用于数据挖掘、分析
Spark:是一个基于内存计算的开源的集群计算系统，目的是让数据分析更加快速, Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。
尽 管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为Mesos的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms,Machines,and People Lab) 开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
虽然 Spark 与 Hadoop 有相似之处，但它提供了具有有用差异的一个新的集群计算框架。首先，Spark 是为集群计算中的特定类型的工作负载而设计，即那些在并行操作之间重用工作数据集（比如机器学习算法）的工作负载。为了优化这些类型的工作负 载，Spark 引进了内存集群计算的概念，可在内存集群计算中将数据集缓存在内存中，以缩短访问延迟.
在大数据处理方面相信大家对hadoop已经耳熟能详，基于GoogleMap/Reduce来实现的Hadoop为开发者提供了map、reduce原 语，使并行批处理程序变得非常地简单和优美。Spark提供的数据集操作类型有很多种，不像Hadoop只提供了Map和Reduce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，他们把这些操作称为Transformations。同时还提供Count,collect,
reduce, lookup, save等多种actions。这些多种多样的数据集操作类型，给上层应用者提供了方便。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，控制中间结果的分区等。可以说编程模型比Hadoop更灵活.
2、Spark在容错性方面是否比其他工具更有优越性？
从Spark的论文《Resilient Distributed Datasets: AFault-TolerantAbstraction for In-Memory Cluster Computing》中没看出容错性做的有多好。倒是提到了分布式数据集计算，做checkpoint的两种方式，一个是checkpoint data，一个是loggingthe updates。貌似Spark采用了后者。但是文中后来又提到，虽然后者看似节省存储空间。但是由于数据处理模型是类似DAG的操作过程，由于图中的某
个节点出错，由于lineage chains的依赖复杂性，可能会引起全部计算节点的重新计算，这样成本也不低。他们后来说，是存数据，还是存更新日志，做checkpoint还是由用 户说了算吧。相当于什么都没说，又把这个皮球踢给了用户。所以我看就是由用户根据业务类型，衡量是存储数据IO和磁盘空间的代价和重新计算的代价，选择代 价较小的一种策略。取代给中间结果进行持久化或建立检查点，Spark会记住产生某些数据集的操作序列。因此，当一个节点出现故障时，Spark会根据存 储信息重新构造数据集。他们认为这样也不错，因为其他节点将会帮助重建。
3、Spark对于数据处理能力和效率有哪些特色？
Spark提供了高的性能和大数据处理能力，使得用户可以快速得到反馈体验更好。另一类应用是做数据挖掘，因为Spark充分利用内存进行缓存，利用 DAG消除不必要的步骤，所以比较合适做迭代式的运算。而有相当一部分机器学习算法是通过多次迭代收敛的算法，所以适合用Spark来实现。我们把一些常 用的算法并行化用Spark实现，可以从R语言中方便地调用，降低了用户进行数据挖掘的学习成本。
Spark配 有一个流数据处理模型，与Twitter的 Storm框架相比，Spark采用了一种有趣而且独特的办法。Storm基本上是像是放入独立事务的管道，在其中事务会得到分布式的处理。相 反，Spark采用一个模型收集事务，然后在短时间内（我们假设是5秒）以批处理的方式处理事件。所收集的数据成为他们自己的RDD，然后使用Spark 应用程序中常用的一组进行处理。作者声称这种模式是在缓慢节点和故障情况下会更加稳健，而且5秒的时间间隔通常对于大多数应用已经足够快了。这种方法也很 好地统一了流式处理与非流式处理部分。
随着大数据相关技术和产业的逐渐成熟，单个组织内往往需要同时进行多种类型的大数据分析作业：传统Hadoop MapReduce最为擅长的批量计算、各种机器学习算法为代表的迭代型计算、流式计算、社交网络中常用的图计算、SQL关系查询、交互式即席查询等。在 Spark出现前，要在一个组织内同时完成以上数种大数据分析任务，就不得不与多套独立的系统打交道，一方面引入了不容小觑的运维复杂性，另一方面还免不 了要在多个系统间频繁进行代价高昂的数据转储。
Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，性能超过Hadoop百倍，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数 据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。Spark当下已成为Apache基金会的*开源项目，拥有着庞大的社区支持（活跃开发者人 数已超过Hadoop MapReduce），技术也逐渐走向成熟。
1、spark由于启用了内存分布数据集，充分利用了分布式内存技术使其运算效率在hadoop至少；使用Scala语言编写；另外随着hadoop 2.0的发布，Spark亦可直接运行在YARN上。
2、容错特性：Spark 引进弹性分布式数据集(RDD) 。RDD 是分布在一组节点中的只读对象集合。集合是弹性的，如果数据集一部分丢失，则可以对它们进行重建。重建部分数据集的过程依赖于容错机制，该机制可以维护 "血统"（即允许基于数据衍生过程重建部分数据集的信息）。
3、很明显采用内存计算的效率远高于具有大量磁盘IO操作的Hadoop
4、迷你书，能在最短的时间内掌握尽可能多的内容，看起来不至于太累。
我们公司现在数据的处理主要是在hadoop上 但是也搭建了10台的spark的集群
hadoop 可以使用比较廉价的PC机器 但是spark尽量还是使用内存配置比较高的 我们这用的是64G内存的
网上资料说尽量使用96G内存以上的 但是我们这没那么好的机器做测试
相比较于hadoop 我们使用的spark觉得有几下几个优点
第一 spark基于内存计算，速度很明显 。 10台的SPARK的集群的速度可以和我们这hadoop集群的50台的差不多 但是 hadoop 的集群内存大小不一 有8G的 有16G的
第二 spark是基于Scala 相比较hadoop基于java spark更适合数据挖掘 因为scala就是技术机器挖掘的
第三 hadoop 编程模式处理数据很死 只有map 和reduce 而spark编程模式更灵活
第四 据说 spark的算法比hadoop算法更厉害 这个我们这也不知道怎么看 只知道处理数据速度确实快了很多
1、Spark VS Hadoop有哪些异同点？
Spark是基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有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。
2、Spark在容错性方面是否比其他工具更有优越性？
现有的数据流系统对两种应用的处理并不高效：一是迭代式算法，这在图应用和机器学习领域很常见；二是交互式数据挖掘工具。这两种情况下，将数据保存在内存 中能够极大地提高性能。为了有效地实现容错，RDD提供了一种高度受限的共享内存，即RDD是只读的，并且只能通过其他RDD上的批量操作来创建。尽管如 此，RDD仍然足以表示很多类型的计算，包括MapReduce和专用的迭代编程模型（如Pregel）等。Spark实现的RDD在迭代计算方面比 Hadoop快二十多倍，同时还可以在5-7秒的延时内交互式地查询1TB的数据集。
3、Spark对于数据处理能力和效率有哪些特色？
与Hadoop进行对比，结果如下：
（1）对于迭代式机器学习应用，Spark比Hadoop快20多倍。这种加速比是因为：数据存储在内存中，同时Java对象缓存避免了反序列化操作（deserialization）。
（2）用户编写的应用程序执行结果很好。例如，Spark分析报表比Hadoop快40多倍。
（3）如果节点发生失效，通过重建那些丢失的RDD分区，Spark能够实现快速恢复。
（4）Spark能够在5-7s延时范围内，交互式地查询1TB大小的数据集。
1、Spark VS Hadoop有哪些异同点？
作为通用的并行处理框架，Spark具有类似Hadoop的一些优点，而且Spark采用了更好的内存管理，
在迭代计算上具有比Hadoop更高的效率，Spark还提供了更为广泛的数据集操作类型，大大方便了
用户的开发，checkpoint的应用使Spark具有很强容错能力，众多优越的性能和比Hadoop更广泛
的适用面让Spark的进一步发展值得期待。
2、Spark在容错性方面是否比其他工具更有优越性？
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。
3、Spark对于数据处理能力和效率有哪些特色？
由于Spark处理数据利用内存，因此它的速度是非常快的，
Spark Streaming：大大提高Spark流处理的能力和稳定性，
使用户可以用同一套代码进行大数据流处理和批量处理。