spark基本概念和特点

Spark是一种基于内存的分布式计算框架，它可以快速处理大规模数据集。以下是Spark的基本概念和特点：

1. Resilient Distributed Datasets（RDDs）：这是Spark中最重要的概念之一。它是一个可以在集群中分布式存储的不可变分区数据集。

2. 分布式计算：Spark可以将数据分布式存储在集群中的多个节点上，并在这些节点上并行执行计算任务。

3. 内存计算：Spark使用内存计算，这意味着它可以更快地处理数据集，因为它不需要将数据从磁盘读取到内存中。

4. 多语言支持：Spark支持多种编程语言，包括Java、Scala和Python等。

5. 高级API：Spark提供了高级API，如Spark SQL、Spark Streaming和MLlib等，以便处理不同类型的数据和任务。

6. 响应式计算：Spark能够实时响应数据处理任务，因此它非常适合处理流数据。

7. 可扩展性：Spark可以轻松地扩展到数千个节点，并处理PB级别的数据集。