本文介绍了Spark，一个用于大规模数据处理的计算引擎。相较于Hadoop内置的MapReduce，Spark速度更快，支持交互式语言如Scala, Java, Python, R和SQL。Spark依赖于Hadoop作为存储框架，提供内存计算的优势，从而提升数据读取速度，尤其适合需要迭代的算法。通过.cache()和持久化函数，Spark能够在内存中高效调度数据。"
111421997,10325091,PyQt5中使用QPainter drawText() 添加带坐标文本,"['GUI开发', 'Python图形库', 'PyQt5', 'QPainter']
1.首先了解一下saprk，其本质是一个计算引擎。
2.定义：大规模数据处理的计算引擎。
3.速度：相比于hadoop内置的计算引擎（可以理解为hadoop里面的mapreduce）
从官方文档可知：
4.可供交互的交互语言技术：
官网介绍如下：
根据spark源码可以得知：
根据源码可以得知源码是支持这些接口的，由此可以得知，是支持Scala,java,pytho,r语言，也支持sql进行数据库中间件的交互。
5.依赖环境其中spark本身是一个引擎，可以理解为一个计算机框架，因此需要一定的存储机构进行依托，官方文档介绍如下：
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