1-运行速度快：
方面一：spark是基于内存计算的，采用DAG有向无环图进行无环计算操作，中间计算的结果可以保存在内存中
方面二：spark是基于线程运行的，线程的启动和销毁速度要高于进程的效率的
2-易用性：
方面一：spark提供了多种语言客户端，可以运行多种语言操作，spark,比如Python SQL Java Scala R…
方面二：spark 提供了更多高阶的API, 而且这些API 在不同的语言上，基于都是一样的，大大的降低了程序员学习的难度。
3-通用性强：
spark提供了多种工具库，用于满足各种计算的场景
spark core :spark 的核心库，主要是放置spark 的核心的API ,内存管理的API,包括维护RDD的数据结构
spark SQL ：通过SQL操作的spark 的计算框架
spark streaming :spark 的流处理，主要是用于支持流式计算（实时计算）
spark MLlib :spark 的机器学习库，主要包括主要算法库：回归，聚类…
spark graphx: spark 的图计算，比如行程规划
4-随处运行：
方面一：编写的spark 程序可以运行在不同的资源调度平台上：YARN,spark 集群，云上调度器
方面二：spark 程序可以和大数据生态圈中各种软件进行集成，让我们能够更加方面使用spark和相关软件
为什么spark的执行效率快原因一：spark提供了一个全新的数据结构RDD
通过这个数据结构，让分布式执行引擎能够在内存中进行计算，同时能够更好完成迭代计算操作，对于MR 来说，主要是基于磁盘计算的 原因二：spark 是基于线程运行的，MR是基于进程运行的
线程的启动和销毁的速度要远远高于进程的启动和销毁
