首先说说Spark的起源：
Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark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
Spark与Hadoop的对比
Spark的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高。
Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。因为在Spark里面，有RDD的抽象概念。
Spark比Hadoop更通用。
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，Spark把这些操作称为Transformations。同时还提供Count, collect, reduce, lookup, save等多种actions操作。
这些多种多样的数据集操作类型，给给开发上层应用的用户提供了方便。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，控制中间结果的存储、分区等。可以说编程模型比Hadoop更灵活。
不过由于RDD的特性，Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。
容错性。
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loggingthe updates。用户可以控制采用哪种方式来实现容错。
可用性。
Spark通过提供丰富的Scala, Java，PythonAPI及交互式Shell来提高可用性。
Spark与Hadoop的结合
Spark可以直接对HDFS进行数据的读写，同样支持Spark on YARN。Spark可以与MapReduce运行于同集群中，共享存储资源与计算，数据仓库Shark实现上借用Hive，几乎与Hive完全兼容。
以下是一些常见的Spark应用场景：
大规模数据处理：Spark可以处理PB级别的数据，比传统的Hadoop MapReduce更快、更强大。
机器学习：Spark提供了机器学习库MLlib，支持常见的机器学习算法，例如分类、回归、聚类、推荐等。
实时流处理：Spark提供了流处理库Spark Streaming，可以对数据进行实时处理和分析。
图计算：Spark提供了图计算库GraphX，可以处理大规模的图数据，例如社交网络和知识图谱。
数据挖掘：Spark可以通过处理海量的数据，进行数据挖掘，找出隐藏的模式和规律。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-499819.html
可以看到，Spark具有高效、易用、强大的特点，适用于各种大规模数据处理场景。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-499819.html
到了这里，关于Spark是什么？以及它有哪些应用场景呢？的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
