1.背景：
在spark出现之前，hadoop的迅速发展，hadoop分布式集群，把编程简化为自动提供 位置感知性调度，容错，以及负载均衡的一种模式，用户就可以在普通的PC机上运行超大集群运算，hadoop有一个非常大的问题：hadoop是基于流处理的，hadoop会从(物理存储)hdfs中加载数据，然后处理之后再返回给物理存储hdfs中，这样不断的读取与写入，占用了大量的IO，后来hadoop出现了非循环的数据流模型，也就是DAG，但是其中任然出现了两个重大的问题：
1.任然是不断的重复写入和读取磁盘。每次操作都要完成这两步，太浪费了。
3.交互式数据查询。比如：用户不断查询具体的一个用户的子集。
2.比如，机器学习，图计算，数据挖掘方面不适用，现在要做大量的重复操作，并且下一次的开始，要依据前面计算的结果，这样对于hadoop来说就要重新的计算，从而浪费大量的资源。
2.Spark到底解决了什么根本性的技术问题？
基于上述：
spak提出了分布式的内存抽象，RDD(弹性分布式数据集)支持工作集的应用，也具有数据流模型的特点，例如，自动容错，位置感知，可伸缩性和可扩展性，并且RDD支持多个查询时，显示的将工作集缓存到内存中，后续查询时能够重用工作集的结果。这样与hadoop相比，就极大的提高了速度。
RDD提供了共享内存模型，RDD本身只记录分区的集合，只能通过其他的RDD通过转换例如，map,join等操作来创建新的RDD，而RDD并不需要检查点操作，为什么？因为前后之间的RDD是有”血统”关系的，其核心原因是，每个RDD包含了从其他RDD计算出分区的所有内容，并且这个计算不是从头开始计算，而是仅仅指的是从上一步开始计算得到即可，这也就实现了工作集的复用。
Spark周围的SQL，机器学习，图计算都是基于此构建出来的，使得Spark成为一体化的大数据平台，不仅降低了各个开发，运维的成本，也提高了性能。
