简述Spark主要功能与特性 ？
Spark是一个强大的分布式数据处理系统，主要用于大数据处理和分析。它的主要功能与特性包括：
- 快速处理：Spark使用了先进的DAG（有向无环图）执行引擎，可以实现快速的数据处理。它可以比传统的Hadoop MapReduce快上数倍。
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易于使用：Spark提供了丰富的API，支持Scala、Java、Python和R语言，使得编写大数据应用更加简单。
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支持多种计算模式：Spark不仅支持批处理，还支持流处理、交互式查询（Spark SQL）、机器学习（MLlib）和图处理（GraphX）。
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内存计算：Spark的一个显著特点是它能够将数据存储在内存中，这大大加快了迭代算法和交互式数据挖掘的速度。
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容错性：即使在节点失败的情况下，Spark也能保证数据的容错性和一致性，通过RDD（弹性分布式数据集）的概念实现数据的恢复。
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可伸缩性：Spark可以在从几台机器到几千台机器的集群上运行，具有很好的水平伸缩性。
应用场景示例：
- 实时数据处理：例如，使用Spark Streaming对社交媒体数据进行实时分析，以监测品牌声誉或即时趋势。
- 机器学习：利用MLlib进行大规模机器学习，如推荐系统或预测模型。
- 数据仓库：通过Spark SQL进行大数据仓库的建设和复杂查询，支持数据挖掘和报告。
- 图形处理：使用GraphX对社交网络或交通网络进行图形分析和计算。
Spark的这些特性使得它非常适用于需要快速处理大量数据的场景，尤其是在数据分析和机器学习领域。