Spark简化了开发和构建大数据处理程序的过程，Spark还可以通过内置的命令行工具spark-submit轻松地将测试级别的交互式程序转化为生产级别的应用程序。spark-submit将你的应用程序代码发送到一个集群并在那里执行，应用程序一直运行，直到它（完成任务后）正确退出或遇到错误。
spark-submit提供了若干控制选项，你可以指定应用程序需要的资源，以及应用程序的运行方式和运行参数。
Spark结构化API的类型安全的版本，用于在Java和Scala中编写静态类型的代码。Dataset API在Python和R中不可用，因为这些语言是动态类型的。
DataFrame是一个分布式的类型为Row的对象集合，它可以存储多种类型的表格数据。Dataset API让用户可以用Java/Scala类定义DataFrame中的每条记录，并将其作为类型对象的集合来操作，类似于Java ArrayList或Scala Seq。
Dataset类通过内部包含的对象类型进行参数化。在有需要或只要你想要的时候就可以使用它们。当在Dataset上调用collect或take时，它将会收集Dataset中合适类型的对象，而不是DataFrame的Row对象。
结构化流处理是用于数据流处理的高级API，像在批处理模式下一样，使用Spark的结构化API执行结构化流处理，并以流式方式运行它们，使用结构化流处理可以减少延迟并允许增量处理。
流数据动作与静态数据动作有点不同，因为我们首先要对流数据缓存到某个地方，而不是像对静态数据那样直接调用count函数（对流数据没有任何意义）。流数据将被缓存到一个内存上的数据表里，在每次被触发器触发后更新这个内存缓存。
Spark的另一个优势是它使用称为MLlib的机器学习算法内置库支持大规模机器学习。MLlib支持对数据进行预处理、整理、模型训练和大规模预测，甚至可以使用MLlib中训练的模型在结构化流处理中对流数据进行预测。
Spark准备了许多内置的预处理方法，这些预处理将原始数据转换为合适的数据格式，之后用于实际训练模型中，并进一步进行预测。MLlib中的机器学习算法要求将数据表示为数值形式，而我们当前的数据由多种不同类型表示，包括时间戳、整数和字符串等，因此我们需要将这些数据转换为数值。我们也需要将数据分成训练和测试集。
RDD比DataFrame更低级，因为它向终端用户暴露物理执行特性（如分区）。Spark包含了很多低级原语，以支持通过弹性分布式数据集（RDD）对任意的Java和Python对象进行操作，事实上，Spark中的所有对象都建立在RDD之上。你可能使用RDD来并行化已经存储在驱动器机器内存中的原始数据。 RDD可以在Scala和Python中使用，但是它们并不完全等价，这与DataFrame API（执行特性相同）有所不同，这是由于RDD某些底层实现细节导致的区别。
SparkR是一个在Spark上运行的R语言工具，它具有与Spark其他支持语言相同的设计准原则。要使用SparkR，只需将SparkR库导入到你的环境中并运行代码。
Spark最棒的部分之一就是开源社区维护的工具包和支持它的生态系统，其中一些工具甚至还会在成熟并广泛使用后直接进入Spark的核心项目。
Spark简单、强大的编程模型，使其可以轻松应用于各种问题的处理。