简述Spark主要功能与特性？

参考答案：

Apache Spark是一个大规模数据处理工具，它拥有快速、通用的大规模数据处理能力。以下是Spark的主要功能与特性：

快速处理：Spark基于内存进行计算，因此相比传统的基于磁盘的MapReduce计算模型，Spark的速度更快。Spark能在内存中存储数据，从而大大减少了磁盘I/O操作，使得迭代计算和交互式查询变得更为高效。
通用性：Spark提供了丰富的操作集合，包括批处理、交互式查询、实时流处理、机器学习和图计算等。这使得Spark能够适用于多种不同的数据处理场景，从而满足了用户多样化的需求。
易用性：Spark提供了高层次的API，使得用户可以方便地使用Scala、Java、Python和SQL等多种语言编写应用程序。同时，Spark还提供了大量的库和工具，帮助用户更轻松地构建和部署应用程序。
容错性：Spark通过RDD（弹性分布式数据集）和DataFrame/Dataset等抽象，实现了分布式计算中的容错机制。当计算任务失败时，Spark能够自动重新调度和计算失败的任务，从而保证了计算的正确性。
可伸缩性：Spark能够轻松地在大量节点上扩展，从而处理更大规模的数据集。同时，Spark还支持细粒度的资源调度，能够根据任务的需求动态地分配和释放资源。
与Hadoop的集成：Spark可以很好地与Hadoop生态系统中的其他组件进行集成，如HDFS、YARN和Hive等。这使得用户可以在现有的Hadoop集群上无缝地使用Spark，从而充分利用已有的资源和投资。

总的来说，Apache Spark是一个功能强大、易于使用且高度可伸缩的大规模数据处理工具，能够帮助用户更高效地处理和分析大规模数据集。