Spark 产生之前，已经有 MapReduce 这类非常成熟的计算系统存在了，并提供 了高层次的 API(map/reduce)，把计算运行在集群中并提供容错能力，从而实现 分布式计算。
虽然 MapReduce 提供了对数据访问和计算的抽象，但是对于数据的复用就是简 单的将中间数据写到一个稳定的文件系统中(例如 HDFS)，所以会产生数据的复 制备份，磁盘的 I/O 以及数据的序列化，所以在遇到需要在多个计算之间复用 中间结果的操作时效率就会非常的低。而这类操作是非常常见的，例如迭代式计 算，交互式数据挖掘，图计算等。
认识到这个问题后，学术界的 AMPLab 提出了一个新的模型，叫做 RDD。RDD 是 一个可以容错且并行的数据结构(其实可以理解成分布式的集合，操作起来和操 作本地集合一样简单)，它可以让用户显式的将中间结果数据集保存在内存中， 并且通过控制数据集的分区来达到数据存放处理最优化.同时 RDD 也提供了丰 富的 API (map、reduce、filter、foreach、redeceByKey...)来操作数据集。 后来 RDD 被 AMPLab 在一个叫做 Spark 的框架中提供并开源。 简而言之，Spark 借鉴了 MapReduce 思想发展而来，保留了其分布式并行计算 的优点并改进了其明显的缺陷。让中间数据存储在内存中提高了运行速度、并提 供丰富的操作数据的 API 提高了开发速度。
