Spark 是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度方面，Spark 扩展了广泛使用的MapReduce 计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集时，速度是非常重要的。Spark 的一个主要特点就是能够在内存中进行计算，因而更快。不过即使是必须在磁盘上进行的复杂计算，Spark 依然比MapReduce 更加高效。
总的来说，Spark 适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台的场景，包括批处理、迭代算法、交互式查询、流处理。通过在一个统一的框架下支持这些不同的计算，Spark使我们可以简单而低耗地把各种处理流程整合在一起。而这样的组合，在实际的数据分析过程中是很有意义的。
Spark 所提供的接口非常丰富。除了提供基于Python、Java、Scala 和SQL 的简单易用的API 以及内建的丰富的程序库以外，Spark 还能和其他大数据工具密切配合使用。例如，Spark 可以运行在Hadoop 集群上，访问包括Cassandra 在内的任意Hadoop 数据源。