为什么要使用spark

Spark是一个基于内存的分布式计算框架，具有以下优点：

1. 高性能：Spark的内存计算引擎可以大大提高计算速度，比传统的基于磁盘的计算引擎快10倍以上。

2. 分布式：Spark可以将大规模数据分成多个部分进行处理，同时可以在多个计算节点上并行执行任务，提高了处理效率。

3. 易于使用：Spark提供了易于使用的API和工具，如Spark SQL、Spark Streaming、MLlib等，使得开发人员能够快速地进行大规模数据处理和分析。

4. 适用性广：Spark支持多种数据源，包括Hadoop、Hive、Cassandra等，可以处理多种数据类型，如文本、图像、音频、视频等，适用于各种领域的数据处理需求。

综上所述，使用Spark可以大大提高数据处理的效率和准确性，是现代大数据处理的首选框架之一。