簡述speak計算框架的特點？

一是高效性。相比于早期的Hadoop，Spark運行速度可以提到10-100倍，同樣的程序，在Hadoop當中運行和在Spark上運行，速度的提升帶來的就是計算效率的提升，Spark使用最先進的DAG調度程序，查詢優化程序和物理執行引擎，實現批量和流式數據的高性能。

二是易用性。Spark在應用層面提供Java、Python和Scala的API，還支持超過80種高級算法，可以根據實際的數據處理需求，快速構建計算平臺，滿足數據處理需求，并且Spark還支持交互式的Python和Scala的shell，大大方便了用戶的操作。

三是通用性。Spark的生態圈，已經趨于完善，各個組件可以共同完成絕大部分的數據處理需求和場景。批處理、交互式查詢（Spark SQL）、實時流處理（Spark Streaming）、機器學習（Spark MLlib）和圖計算（GraphX），都能在Spark生態圈找到相應的解決方案。