内存计算的 Spark，挺适合你大数据里那些反复迭代的任务。spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz是个比较稳定的版本，拿来跑机器学习、搞点数据挖掘都挺顺手。

用 Hadoop 跑 MapReduce？嗯，能跑，但一大堆中间结果写 HDFS 贼慢。Spark就不一样了，数据能留在内存里，少了磁盘读写，响应也快，性能直接上来。

像做推荐系统、聚类这些，都蛮依赖迭代的，Spark 就派上用场了。你要是刚上手，推荐先跑跑它自带的 MLlib 示例，基本不用你手写太多代码。

注意文件是.tgz格式，下载后记得用tar -zxvf解压。环境搭配Hadoop 2.7比较稳，别整错版本了。还有，不想配太复杂的话，本地模式跑起来也挺方便的。

如果你想深入一点，这几篇文章可以看看，美团和TalkingData的案例都挺接地气的。尤其是这篇讲 Spark 的大数据计算，讲得还蛮清楚。