Spark之所以受关注，是因为其有与其他大数据平台不同的特点，主要如下。
1.轻量级快速处理
大数据处理中，速度往往被置于第一位，所以迫切需要能尽快处理数据的工具。Spark允许传统Hadoop集群中的应用程序在内存中以100倍的速度运行，即使在磁盘上运行也能加快10倍。Spark通过减少磁盘I/O来达到性能的提升，它们将中间的处理数据全部放到了内存中。Spark使用RDD进行数据抽象，以允许在内存中存储数据，只在需要时才持久化到磁盘。这种做法大大地减少了数据处理过程中磁盘的读写，大幅度地降低了运行时间。
2.易于使用
Spark支持多种语言，包括Java、Scala、Python及R（Spark1.4版支持），这允许更多的开发者在自己熟悉的语言环境下进行工作，扩大了Spark的应用范围。它自带80多个高级操作符，允许在shell中进行交互式查询。多种使用模式的特点使应用更灵活。
3.支持复杂查询
除了简单的map及reduce操作之外，Spark还支持filter、foreach、reduceByKey、aggregate以及SQL查询、流式查询等复杂查询。Spark更为强大之处是用户可以在同一个工作流中无缝的搭配这些功能，例如Spark可以通过SparkStreaming（1.2.2小节有详细介绍）获取流数据，然后对流数据进行实时SQL查询或使用MLlib库进行系统推荐，而且这些业务的集成并不复杂，因为它们都基于RDD这一抽象数据集在不同业务过程中进行转换，转换代价小，体现了统一引擎解决不同类型工作场景的特点。
有关Streaming技术以及MLlib库和RDD将会在之后的章节详述。
4.实时的流处理（Spark Streaming）(www.xing528.com)
对比MapReduce只能处理离线数据，Spark还能支持实时流计算。Spark Streaming主要用来对数据进行实时处理，当然在YARN[7]之后Hadoop也可以借助其他的工具进行流式计算。对于Spark Streaming，著名的大数据产品开发公司Cloudera的评价如下。
1）简单、轻量且具备功能强大的API，Spark Streaming允许开发者快速开发流应用程序。
2）容错能力强，对比其他的流解决方案，比如使用Storm需要额外的配置，而Spark无须额外的代码和配置，直接使用其上层应用框架Spark Streaming就可以做大量的恢复和交付工作，让Spark的流计算更加适应不同的需求。
3）集成性好，为流处理和批处理重用了同样的代码，甚至可以将流数据保存到历史数据中（如HDFS）。
5.与已存Hadoop数据整合
Spark不仅可以独立的运行（使用Standalone模式），还可以运行在当下的YARN管理集群中。Spark可以读取已有的Hadoop数据，这是一个非常大的优势，也可以运行在任何Hadoop数据源上，比如HBase、HDFS等。这个特性可以让用户可以轻易地迁移已有的Hadoop应用。
6.活跃的社区
Spark起源于2009年，当下已有超过50个机构730个工程师贡献过代码。与2014年6月相比，2015年Spark代码行数增加了近三倍[3]，这是个惊人的增长。
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