----缺点：没有对内存进行管理，把所有的内存管理都交给应用程序，以弥补MapReduce的不足，

                        容易出现 OOM（out of memory）, 可使用 Java Heap Dump 工具分析 Java 程序的内存溢出

    ---> 易用

        ---- Spark 支持 Java ，Python, Scala 的 API

       ---- 支持80多种算法

       ---- 支持交互式，可以在shell 中使用Spark 验证解决问题的方法

    ---> 通用（生态圈）

       ---- 批处理

       ---- 交互式查询  （Spark SQL）

       ---- 实时流处理    （Spark Streaming）

       ----机器学习        ( Spark MLlib )

       ---- 图计算            ( GraphX )

       ---- 与 Hadoop 很好的融合， 可以直接操作 HDFS, 并提供 Hive on Spark, Pig on Spark的框架集成 Hadoop（配置Hive on Spark 还不成熟）

    ---> 兼容性    可以非常方便的与其它开源产品进行融合

       ---- 可以使用 Hadoop 的 YARN 和 Apache Mesos 作为它的资源管理调度器

       ---- 可以处理所有 Hadoop 支持的数据：HDFS， HBase， Cassandra 等

       ----不需要做任何的数据迁移就可以使用 Spark 的强大处理能力

       ---- 可以不依赖第三方的资源管理和调度器，实现 Standalone 作为它的内置的资源管理和调试框架，降低部署的复杂性

       ---- 提供了在 EC2 上部署 Standalone 的Spark 集群工具

==> Spark 生太圈

    ---> Spark Core

    ---> Spark SQL

    ---> Spark Streaming

    ---> Spark MLLib: 机器学习

    ---> Spark GraphX: 图计算

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