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本文介绍了Apache Spark的基本概念、速度优势、易用性和通用性，并探讨了Spark与Hadoop的区别，以及Spark的四大特点。Spark作为大数据处理引擎，提供了Spark Core、SQL、Streaming、MLlib和GraphX等多个模块，支持多种运行方式和数据源。
开始spark之旅啦～～～
在开始之前，我们要先搞清楚，什么是spark，我们为什么要学spark，有什么特点，然后整体了解整体spark框架模块。
好了，我们开始吧！
先给出官方地址：spark官网，学习资料很详细，对于学习者很友好
Apache Spark官方地址
1. 什么是spark
官方定义：
Apache Spark是用于大规模数据(large-scala data)处理的统一(unified)分析引擎。
Spark 最早源于一篇论文 Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing，该论文是由加州大学柏克莱分校的 Matei Zaharia 等 人发表的。论文中提出了一种弹性分布式数据集(即 RDD)的概念，原文开头对其的解释是:
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