Apache Spark的优势有：1、速度；2、易用性；3、通用性；4、开源框架创新性。Spark 可以使用比 Hadoop 快 100 倍的速度运行工作负载，Spark 提供了 80 多个高级运算符，可轻松构建并行应用，提供了 80 多个高级运算符，可轻松构建并行应用，开源社区的集体力量能够提供更多想法、以更快的速度进行开发。
一、Apache Spark的优势
1、速度
您可以使用比 Hadoop MapReduce 快 100 倍的速度运行工作负载。Spark 采用最先进的有向无环图调度器、查询优化器和物理执行引擎，实现了批处理和流处理数据的高性能。
2、易用性
Spark 提供了 80 多个高级运算符，可轻松构建并行应用。您可以通过 Scala、Python、R 和 SQL Shell 以交互方式使用 Spark 来快速编写应用。
3、通用性
Spark 支持很多库，包括 SQL 和 DataFrame、用于机器学习的 MLlib、GraphX 和 Spark Streaming。您可以在同一应用中顺畅地组合使用这些库。
4、开源框架创新性
与致力于开发专有解决方案的内部团队相比，Spark得到了全球性社区的支持，各地的专业人员团结在一起，以更快、更高效的方式引入新概念和功能。开源社区的集体力量能够提供更多想法、以更快的速度进行开发，以及在出现问题时及时进行问题排查，进而缩短产品上市时间。
二、为何要选择 Spark 而非仅支持 SQL 的引擎
Apache Spark 是一个快速通用集群计算引擎，可以部署在 Hadoop 集群中或以独立模式部署。借助 Spark，程序员可以使用 Java、Scala、Python、R 和 SQL 快速编写应用，这使得具有统计学经验的开发者、数据科学家和高级商业人士都可以使用它。使用 Spark SQL，用户可以连接到任何数据源，并将其呈现为可供 SQL 客户端使用的表。此外，交互式机器学习算法可以在 Spark 中轻松实现。
三、公司如何使用 Spark
许多公司都在使用 Spark 帮助其简化具有挑战性的计算密集型任务，即处理和分析大量实时或归档数据，包括结构化和非结构化数据。Spark 还能让用户无缝整合相关的复杂功能，如机器学习和图算法。
数据工程师
数据工程师使用 Spark 进行编码及构建数据处理作业 – 可以选择使用扩展的语言集进行编程。
数据科学家
数据科学家可以将 Spark 与 GPU 结合使用，获取更丰富的分析和机器学习经验。使用熟悉的语言更快速地处理大量数据的能力有助于加速创新。
以上就是关于Apache Spark的优势、为何要选择 Spark 而非仅支持 SQL 的引擎以及公司如何使用 Spark的全部内容了，希望对你有所帮助。
