spark 这个词有两大主流认知方向，第一是英语原生单词 spark，作为名词意思是火花 火星 微光，作为动词意思是触发 引发 激起，第二就是大数据领域非常知名的 Apache Spark，它是开源分布式计算框架，也是绝大多数人查询 spark 是啥的主要原因，这个框架用来处理海量大数据，相比传统 Hadoop MapReduce 运算速度更快，支持批处理 流处理 机器学习 图计算多种计算模式，广泛用在互联网数据分析 日志处理 推荐系统场景，除此之外还有少量其他同名项目 产品也会叫 spark，学习的时候首先要区分是英语单词还是大数据框架，两个概念完全独立，但是 Apache Spark 的命名灵感就取自单词 spark 火花，寓意快速点燃计算任务。

之所以 Apache Spark 名气这么大，是因为 Hadoop 原生 MapReduce 存在明显短板，每一步计算都要写入磁盘，IO 开销很大，运算速度慢，Apache Spark 引入内存计算机制，可以把中间数据保存在内存里面，减少磁盘读写，大幅度提升大数据任务执行效率，所以在大数据行业快速普及，成为大数据技术栈核心组件，也是大数据面试高频考点，很多零基础学员接触大数据，第一个重点学习项目就是 spark。

英语单词 spark 分层解释

名词用法

含义 1 火花 火星，比如打火产生的小火星

含义 2 一丝 微量，a spark of hope 一丝希望

含义 3 导火索，引发事件的起因

动词用法

含义 1 发出火花

含义 2 引发 触发，spark a debate 引发一场争论

变形

过去式 sparked 过去分词 sparked 现在分词 sparking 第三人称单数 sparks

Apache Spark 框架分层解释

基础定位

Apache 顶级开源项目，分布式统一计算引擎，使用 Scala 开发，同时支持 Java Python R 语言调用，Python 接口叫做 PySpark。

核心组件

Spark Core 核心基础，负责任务调度 内存管理 分布式任务分发

Spark SQL 结构化数据查询，支持类 SQL 语句处理表数据

Spark Streaming 实时流数据处理

MLlib 内置机器学习算法库

GraphX 图计算模块

核心特点

内存计算 速度快，统一引擎一套框架覆盖多种计算类型，容错机制完善，支持集群部署，可以运行在 YARN Kubernetes 独立集群多种环境

单词与框架对比表格

识别学习实操步骤

第一步 判断场景，如果是英语试卷阅读，spark 按英语单词释义理解。

第二步 如果是大数据教程 面试题，spark 识别成 Apache Spark 分布式计算框架。

第三步 学习框架的时候，先掌握 Spark Core 基础，再依次学习 Spark SQL 流处理 MLlib 组件。

第四步 区分 PySpark，它是 Spark 的 Python 调用接口，并不是独立的另一套框架。

第五步 实操练习，搭建本地测试环境，运行第一个 Spark 词频统计示例任务。

综合来看，spark 既是英语单词，代表火花和触发，同时也是大数据领域 Apache Spark 分布式计算引擎，日常技术圈提到 spark，默认就是指这个大数据计算框架，学习的时候重点掌握 Spark 四大组件 内存计算优势，同时分清 PySpark 和原生 Spark 的关系。

【常见问题】

问题 1 spark 是啥，PySpark 和 spark 是同一个东西吗

回答 1 spark 是啥里面，PySpark 不是独立新框架，它是 Apache Spark 提供的 Python 编程接口，底层还是 spark 引擎，学习 spark 是啥的时候要分清 PySpark 只是调用方式。

问题 2 spark 是啥，为什么 spark 比 Hadoop MapReduce 速度更快

回答 1 spark 是啥里面核心优势就是内存计算，spark 可以把中间计算结果放在内存，减少反复读写磁盘，传统 Hadoop MapReduce 每轮计算落盘，所以 spark 运算速度明显更快。

问题 3 spark 是啥，spark 可以做实时数据处理吗

回答 1 spark 是啥里面，spark 自带 Spark Streaming 模块，支持实时流数据处理，所以 spark 既能做离线批处理，也可以做实时计算，属于统一计算引擎。

问题 4 spark 是啥，英语单词 spark 和大数据 spark 有没有关联

回答 1 spark 是啥里面，大数据 Apache Spark 命名灵感来自英语单词 spark 火花，但是进入技术领域之后，spark 已经变成框架专有名称，不再单纯按照单词火花翻译。

【免责申明】

本文内容依据通用英语词典以及 Apache Spark 公开官方文档基础内容整理，框架版本持续迭代更新，新特性请参考 Apache 官方最新发布说明。