Spark原理和使用场景的简述

   今天老大谈到了Spark，说是计算速度比hadoop MapReduce快100倍,顿时惊讶，于是乎埋头google,主要想弄清楚两个问题 1  Spark怎么会那么快 2 Spark的适用场景。苦苦搜索，总得结果。
spark是对MapReduce计算模型的改进，可以说没有HDFS，MapReduce，就没有spark.尽管spark官网很少提到MapReduce.
Spark可用于迭代，主要思想是内存计算，即将数据存到内存中，以提高迭代效率。
（我认为就是通过缓存数据的方式减少IO的消耗，从而提高了性能）
Spark可以将过程数据存在内存中（从文件中读取，或经过map处理的数据），方便其他模块重复调用。
相比hadoop MapReduce 主要的改进：
1迭代运算，一次创建数据集。多次使用，减少了IO的开销。
2允许多种计算模型（包含map-reduce）
3 支持非OO式算法实现，对机器学习算法，图计算能力有很好的支持。

仔细研读下面的文章，就能理解我的总结
迭代式MapReduce框架介绍
http://dongxicheng.org/mapreduce/iterative-mapreduce-intro/
传统MapReduce框架 
http://dongxicheng.org/mapreduce/traditional-mapreduce-framework/
选择Spark on Yarn的三个理由
[url] http://storage.it168.com/a2013/1123/1564/000001564111.shtml[/url]
注：迭代运算： 这里指对同一个数据集的多次使用