Spark是处理海量数据的快速通用引擎。作为大数据处理技术，Spark经常会被人们拿来与Hadoop比较。
Hadoop已经成了大数据技术的事实标准，Hadoop MapReduce也非常适合于对大规模数据集合进行批处理操作，但是其本身还存在一些缺陷。具体表现在：
1、Hadoop MapRedue的表达能力有限。所有计算都需要转换成Map和 Reduce两个操作，不能适用于所有场景，对于复杂的数据处理过程难以描述。
2、磁盘I/O开销大。Hadoop MapReduce要求每个步骤间的数据序列化到磁盘，所以I/O成本很高，导致交互分析和迭代算法开销很大，而几乎所有的最优化和机器学习都是迭代的。所以，Hadoop MapReduce不适合于交互分析和机器学习。
3、计算延迟高。如果想要完成比较复杂的工作，就必须将一系列的MapReduce作业串联起来然后顺序执行这些作业。每一个作业都是高时延的，而且只有在前一个作业完成之后下一个作业才能开始启动。因此，Hadoop MapReduce不能胜任比较复杂的、多阶段的计算服务。
Spark借鉴Hadoop MapReduce技术发展而来，继承了其分布式并行计算的优点的同时，改进了MapReduce的许多缺陷。具体优势如下：
1、Spark提供广泛的数据集操作类型（20+种），支持Java，Python和Scala API，支持交互式的Python和Scala的shell。比Hadoop更加通用。
2、Spark提供Cache机制来支持需要反复迭代的计算或者多次数据共享，减少数据读取的I/O开销。Spark使用内存缓存来提升性能，因此进行交互式分析也足够快速，缓存同时提升了迭代算法的性能，这使得Spark非常适合数据理论任务，特别是机器学习。
3、Spark提供了内存计算，把中间结果放到内存中，带来了更高的迭代运算效率。通过支持有向无环图（DAG）的分布式并行计算的编程框架，减少迭代过程中数据需要写入磁盘的需求，提高处理效率。
此外，Spark还能与Hadoop无缝衔接，Spark可以使用YARN作为它的集群管理器，可以读取HDFS、HBase等一切Hadoop的数据。
Spark在最近几年发展迅速，相较于其他大数据平台或框架，Spark的代码库最为活跃。截止目前，最新发布的版本为Spark3.3.0。
也有许多数据治理工具，为了实现实时、通用的数据治理而采用Spark技术。以飞算推出的SoData数据机器人为例，是一套实时+批次、批流一体、高效的数据开发治理工具，能够帮助企业快速实现数据应用。
相较于传统数据加工流程，SoData数据机器人实现了流批一体数据同步机制，基于Spark和Flink框架进行深度二次开发，实现数据采集、集成、转换、装载、加工、落盘全流程实时+批次处理的极致体验，秒级延迟，稳定高效平均延迟5-10s，快速响应企业数据应用需求。
除了具备Spark数据处理的优势，SoData数据机器人的Spark体系还支持从各种数据源执行SQL生成Spark字典表，边开发边调试的Spark-SQL开发，支持任意结果集输出到各类数据库。可视化的运维、开发方式也能在极大降低数据开发、治理、应用门槛的同时，提升效率。
在某综合医院的信息化建设中，SoData数据机器人曾在5分钟内完成原本需要8-9小时才能完成的数据迁移工作。
目前，SoData数据机器人已应用于金融、医疗、能源等多个行业，将持续通过创新技术，为各行业组织机构带来更优质、快速的数据开发、治理、应用体验。