Spark是一种 快速和通用的大规模数据处理技术。它具有以下特点：
速度快：
Spark执行MapReduce作业程序的速度比Hadoop（版本3.x）快100倍，磁盘快10倍。它采用DAG（有向无环图）执行引擎，支持离散数据流和内存计算。
易于使用：
Spark支持Java、Scala、Python和R等多种高级编程语言，提供了80多种高级操作用于并行应用程序，并可以使用脚本语言进行交互式编程。
常规性：
Spark结合了SQL、Streaming和复杂计算，可以处理各种常规性的大数据处理任务。
跨平台运行：
Spark可以运行在多种平台上，包括Hadoop集群、本地模式以及云服务。
内存计算：
Spark利用内存存储计算结果，使得任务执行更高效。这种内存计算模型大大提高了数据处理速度。
统一栈：
Spark采用一个统一的堆栈解决了云计算大数据的所有核心问题，奠定了其在云计算大数据领域的霸主地位。
广泛应用：
Spark适用于数据科学任务、交互式查询、流处理、机器学习、图处理等各种应用场景。
综上所述，Spark技术以其高效、灵活和易用的特点，在大数据处理领域得到了广泛的应用和认可。