现在大数据产业发展的如火如荼，国家也支持大数据产业的发展。而在大数据发展应用中，需要很多的技术来支持大量数据的处理，spark就是其中之一，而且是目前企业中应用最为广泛的一种技术。
spark是一种计算引擎，它是专门为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。目前也形成了一套特定的生态系统。其主要的应用场景如下：
1. Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多，所需读取的数据量越大，受益越大，数据量小但是计算密集度较大的场合，受益就相对较小;
2. 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;
3. 数据量不是特别大，但是要求实时统计分析需求。
只要满足以上条件都可以用spark技术来进行处理。在spark的应用场景中，普遍都是计算量巨大，效率要求较高的业务上。Spark使用Scala语言进行实现，它是一种面向对象、函数式编程语言，能够像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集，具有运行速度快、易用性好、通用性强以及随处运行等特点，适合大多数批处理工作，并已成为大数据时代企业大数据处理优选技术，其中有代表性企业有腾讯、Yahoo、淘宝以及优酷土豆等。
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