Spark通过在数据处理过程中成本更低的洗牌（Shuffle）方式，将MapReduce提升到一个更高的层次。利用内存数据存储和接近实时的处理能力，Spark比其他的大数据处理技术的性能要快很多倍。
Spark还支持大数据查询的延迟计算，这可以帮助优化大数据处理流程中的处理步骤。Spark还提供高级的API以提升开发者的生产力，除此之外还为大数据解决方案提供一致的体系架构模型。
Spark将中间结果保存在内存中而不是将其写入磁盘，当需要多次处理同一数据集时，这一点特别实用。Spark的设计初衷就是既可以在内存中又可以在磁盘上工作的执行引擎。当内存中的数据不适用时，Spark操作符就会执行外部操作。Spark可以用于处理大于集群内存容量总和的数据集。
Spark会尝试在内存中存储尽可能多的数据然后将其写入磁盘。它可以将某个数据集的一部分存入内存而剩余部分存入磁盘。开发者需要根据数据和用例评估对内存的需求。Spark的性能优势得益于这种内存中的数据存储。
Spark的其他特性包括：
支持比Map和Reduce更多的函数。
优化任意操作算子图（operator graphs）。
可以帮助优化整体数据处理流程的大数据查询的延迟计算。
提供简明、一致的Scala，Java和Python API。
提供交互式Scala和Python Shell。目前暂不支持Java。
Spark是用Scala程序设计语言编写而成，运行于Java虚拟机（JVM）环境之上。目前支持如下程序设计语言编写Spark应用：
Scala
Java
Python
Clojure
R
Spark生态系统
除了Spark核心API之外，Spark生态系统中还包括其他附加库，可以在大数据分析和机器学习领域提供更多的能力。
这些库包括：
Spark Streaming:
Spark Streaming基于微批量方式的计算和处理，可以用于处理实时的流数据。它使用DStream，简单来说就是一个弹性分布式数据集（RDD）系列，处理实时数据。
Spark SQL:
Spark SQL可以通过JDBC API将Spark数据集暴露出去，而且还可以用传统的BI和可视化工具在Spark数据上执行类似SQL的查询。用户还可以用Spark SQL对不同格式的数据（如JSON，Parquet以及数据库等）执行ETL，将其转化，然后暴露给特定的查询。
Spark MLlib:
MLlib是一个可扩展的Spark机器学习库，由通用的学习算法和工具组成，包括二元分类、线性回归、聚类、协同过滤、梯度下降以及底层优化原语。
Spark GraphX:
GraphX是用于图计算和并行图计算的新的（alpha）Spark API。通过引入弹性分布式属性图（Resilient Distributed Property Graph），一种顶点和边都带有属性的有向多重图，扩展了Spark RDD。为了支持图计算，GraphX暴露了一个基础操作符集合（如subgraph，joinVertices和aggregateMessages）和一个经过优化的Pregel API变体。此外，GraphX还包括一个持续增长的用于简化图分析任务的图算法和构建器集合。
除了这些库以外，还有一些其他的库，如BlinkDB和Tachyon。
BlinkDB是一个近似查询引擎，用于在海量数据上执行交互式SQL查询。BlinkDB可以通过牺牲数据精度来提升查询响应时间。通过在数据样本上执行查询并展示包含有意义的错误线注解的结果，操作大数据集合。
Tachyon是一个以内存为中心的分布式文件系统，能够提供内存级别速度的跨集群框架（如Spark和MapReduce）的可信文件共享。它将工作集文件缓存在内存中，从而避免到磁盘中加载需要经常读取的数据集。通过这一机制，不同的作业/查询和框架可以以内存级的速度访问缓存的文件。
此外，还有一些用于与其他产品集成的适配器，如Cassandra（Spark Cassandra 连接器）和R（SparkR）。Cassandra Connector可用于访问存储在Cassandra数据库中的数据并在这些数据上执行数据分析。
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