Apache Spark（以下简称Spark）是一个快速、通用、易用的分布式计算引擎，能够处理大规模数据。Spark最初由加州大学伯克利分校AMPLab开发，并于2013年6月成为Apache软件基金会的孵化项目。Spark的出现主要是为了解决Hadoop MapReduce的一些限制，如低效率、复杂性和只支持批量处理。相比之下，Spark采用了内存计算，具有内置的机器学习和图计算功能，因此具有更高的灵活性、可扩展性和运行效率。
Spark的特点可以总结为：快速、易用和通用。首先，Spark通过内存计算（Memory Computing）实现了超过Hadoop MapReduce的100倍速度，而且还支持很多数据源和计算框架，包括MapReduce、SQL、图计算和流处理等，目前已经成为大数据处理中最流行的计算引擎之一。其次，Spark对于开发者来说非常友好，通过Scala、Python、Java和R语言提供诸多API和工具，可以方便地完成各种类型的任务，比如ETL、数据挖掘、机器学习和数据可视化等。最后，Spark具有通用性，适用于各种场景，包括数据仓库、在线应用程序、批处理和实时处理等。
Spark的架构是基于Master/Slave的分布式系统，其中Master节点为Driver，并负责调度任务和协调Slave节点。而Slave节点负责执行具体计算任务，并向Driver报告状态。Spark支持两种类型的集群管理器，即Standalone和Apache Mesos。同时，Spark可以与Hadoop、HBase、Cassandra、Amazon S3和Apache Kafka等数据存储和处理系统无缝集成，以便更好地处理大规模数据。
在Spark的核心功能中，最常用的是Spark Core和Spark SQL。Spark Core提供了分布式的任务调度、内存计算和数据重用机制，同时也是实现其他Spark组件的基础。Spark SQL则提供了数据的结构化查询语言（Structured Query Language），使得开发者可以使用SQL语句来查询和处理各种数据源。
此外，Spark还有许多其他的组件和库，如Spark Streaming、MLlib、GraphX和SparkR等，它们都是基于Spark Core和Spark SQL构建的，可以提供更广泛的应用场景。Spark Streaming 是实时流处理引擎，可以对实时流数据进行高效处理和分析；MLlib 是Spark自带的机器学习库，提供各种机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类、推荐、降维和特征提取等；GraphX是Spark的图计算库，可以处理大型图形数据和分析；SparkR则是专门为R语言开发者设计的接口，使得开发者可以在R语言中使用Spark的所有功能。
总之，Apache Spark是一个快速、易用和通用的分布式计算引擎，它通过内存计算、多种API和组件、大数据存储和处理系统的集成，实现了对各种数据源的高效处理和分析。无论是处理批量数据还是实时流数据，无论是进行ETL工作还是机器学习分析，Spark都是一种非常理想的解决方案。