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Spark最初诞生于美国加州大学伯克利分校（UC Berkeley）的AMP实验室，是一个可应用于大规模数据处理的快速、通用引擎。2013年，Spark加入Apache孵化器项目后，开始获得迅猛的发展，如今已成为Apache软件基金会最重要的三大分布式计算系统开源项目之一（即Hadoop、Spark、Storm）。Spark最初的设计目标是使数据分析更快——不仅运行速度快，也要能快速、容易地编写程序。为了使程序运行更快，Spark提供了内存计算，减少了迭代计算时的IO开销；而为了使编写程序更为容易，Spark使用简练、优雅的Scala语言编写，基于Scala提供了交互式的编程体验。虽然，Hadoop已成为大数据的事实标准，但其MapReduce分布式计算模型仍存在诸多缺陷，而Spark不仅具备Hadoop MapReduce所具有的优点，且解决了Hadoop MapReduce的缺陷。Spark正以其结构一体化、功能多元化的优势逐渐成为当今大数据领域最热门的大数据计算平台。