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简略信息一览：
所有的系统都会用spark做么
王家林每日Spark语录0007RDD的所有Transformation操作都是Lazy级别的，实际上这些Transformation级别操作的RDD在发生Action操作之前只是仅仅被记录会作用在基础数据集上而已，只有当Driver需要返回结果的时候，这些Transformation类型的RDD才会真正作用数据集，基于这样设计的调度模式和运行模式让Spark更加有效率的运行。
Spark是一种基于Hadoop的通用大数据处理平台，它能够提供更快、更高效、更强大的数据处理和分析能力。Spark系统是为了解决Hadoop的缺陷而设计的，具有分布式计算的能力，可以在大数据量的处理中实现高性能。Spark不仅仅针对离线批处理应用，还支持交互式查询、流数据处理等多种应用场景。
因此，Spark并不会直接取代Hadoop，而是与Hadoop一起使用，以提高大数据处理的效率和性能。Spark和Hadoop可以根据数据的大小、种类、处理方式等因素进行选择和组合，以实现更好的处理效果。
相反，Spark也不是非要依附在Hadoop身上才能生存。但如上所述，毕竟它没有提供文件管理系统，所以，它必须和其他的分布式文件系统进行集成才能运作。这里我们可以选择Hadoop的HDFS，也可以选择其他的基于云的数据系统平台。但Spark默认来说还是被用在Hadoop上面的，毕竟，大家都认为它们的结合是最好的。
Spark是通用数据处理引擎，适用于多种情况。 应用程序开发人员和数据科学家将Spark集成到他们的应用程序中，以快速地大规模查询，分析和转换数据。 与Spark最频繁相关的任务包括跨大型数据集的交互式查询，来自传感器或金融系统的流数据处理以及机器学习任务。
Spark是一个大数据处理框架。Spark是由加州大学伯克利分校和麻省理工学院开发的开源大数据处理框架，它使用Scala语言编写，可以在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上运行，也可以独立运行。Spark的出现解决了Hadoop在处理大数据时存在的计算性能瓶颈问题。
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