spark的主要特点包括
Spark的主要特点包括：
1. 速度快：Spark利用内存计算和DAG执行引擎等技术，在处理大规模数据时具有非常高的速度，计算速度是MapReduce计算速度的10-100倍。
2. 通用性强：Spark支持多种数据处理方式，包括批处理、流处理、机器学习、图形处理等，可以处理多种数据类型和来源。
3. 可扩展性好：Spark可以方便地水平扩展，支持在分布式环境下运行，能够处理海量数据。
4. 容错性强：Spark支持数据的弹性分布式数据集(RDD)，可以在节点发生故障时进行数据重建和恢复。
5. 易用性：Spark支持多种编程语言，包括Java、Python和R等，提供了在各种语言中使用Spark进行数据处理和分析的接口。
6. 兼容性强：Spark支持大数据中的Yarn调度，支持mesos，可以处理hadoop计算的数据。
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