學Spark是可以幫助數據挖掘十分有效的進行，同時出於任務管道承接的考慮，當產生多個Stage，需要基於底層文件系統來存儲每壹個Stage的輸出結果，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生態系統，可以彌補MapReduce的不足。Spark具有高效、易用、通用、兼容的特性，這些特性使得計算運行速度提高上百倍，還可以查詢優化程序和物理執行引擎，實現批量和流式數據的高性能。同時Spark支持Java、Python和Scala的API，還支持許多種高級算法，使用戶可以快速構建不同的應用。可以非常方便地在這些shell中使用Spark集群來驗證解決問題的方法。Spark可以非常方便地與其他的開源產品進行融合。
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