本节书摘来自华章计算机《Spark大数据处理：技术、应用与性能优化》一书中的第1章，第1.6节,作者:高彦杰 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
本章首先介绍了Spark分布式计算平台和BDAS。BDAS的核心框架Spark为用户提供了系统底层细节透明、编程接口简洁的分布式计算平台。Spark具有计算速度快、实时性高、容错性好等突出特点。基于Spark的应用已经逐步落地，尤其是在互联网领域，如淘宝、腾讯、网易等公司的发展已经成熟。同时电信、银行等传统行也开始逐步试水Spark并取得了较好效果。本章也对Spark的基本情况、架构、运行逻辑等进行了介绍。最后介绍了Spark在工业界的应用，读者可以看到Spark的蓬勃发展以及在大数据分析平台中所处的位置及重要性。
读者通过本章可以初步认识和理解Spark
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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。
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