大数据Spark框架有哪些优点？

在众多的大数据计算框架当中，Spark已经获得了广泛地认可，尤其是Spark的优点，给了Spark框架在大数据计算领域的强劲竞争优势。Spark在国内的发展，实际上是从2013、2014才开始逐渐得到重用，而这也是因为随着大数据的进一步发展，Spark的优点也进一步体现出来。

通常来说，要谈Spark的优点，先要对Hadoop有一个大概的了解，Spark之所以获得优势，这与Hadoop在大数据处理的不足有关。

Hadoop是大数据处理框架的领头羊，即使是后来的Spark，也没有实现所谓的完全替代掉Hadoop，Hadoop也有着自身不可替代的优势。Hadoop的分布式计算框架MapReduce，在离线数据计算上，能够高效稳定地完成大数据计算任务，但是在面对其他一些场景的计算任务，例如流计算、批处理等，就有了局限性。

而Spark正是在这样的背景下产生的，针对于Hadoop在目前的大数据处理上存在的局限，尤其是针对实时数据计算这一块，Spark有了明显的提升和优化。

Spark让高级分析由理想变为现实

大数据时代的数据分析，对数据分析人才和数据分析工具都提出了新的要求。Spark计算框架，将各个数据分析场景和需求整合到统一的框架下，包括查询加速、机器学习库、图形处理引擎以及流分析引擎等。有了Spark的加持，企业对于高级数据分析的需求也能得到满足。

Spark框架的易操作性

早期的Hadoop，在编程上都是以MapReduce为模型，基于Hadoop系统的所有请求，都需要转换成MapReduce任务，这使得普通的用户在操作Hadoop平台上要求更高的技术门槛。而Spark，在设计之初就考虑到了这样的情况，只要掌握数据库技能、及一定程度的脚本技能（使用Python或者Scala语言），就能很好地操作Spark系统了。

大数据Spark框架有哪些优点？总的来说，Spark的优点还是比较明显的，当然也是相对于Hadoop而言的，而随着大数据的发展，Hadoop和Spark也都在各自擅长的部分继续发挥着作用，满足企业的大数据处理需求。

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