Spark 是一个快速、通用、可扩展且容错的大数据处理框架，具有以下特点：

　　1.速度快：Spark 可以利用内存计算和 DAG(有向无环图)执行引擎等技术，在处理大规模数据时具有非常高的速度。

　　2.通用性强：Spark 支持多种数据处理方式，包括批处理、流处理、机器学习、图形处理等，可以处理多种数据类型和来源。

　　3.可扩展性好：Spark 可以方便地水平扩展，支持在分布式环境下运行，能够处理海量数据。

　　4.容错性强：Spark 支持数据的弹性分布式数据集(RDD)，可以在节点发生故障时进行数据重建和恢复。

　　Spark 的生态系统包含了众多组件，其中比较常用的有：

　　1.Spark SQL：用于处理结构化数据的模块，支持 SQL 查询和数据框操作，可以方便地将 SQL 与编程模型结合使用。

　　2.Spark Streaming：用于处理实时流数据的模块，支持高吞吐量和低延迟的数据处理，可以将实时流数据转换为批处理数据进行处理。

　　3.MLlib：用于机器学习的模块，提供了常用的机器学习算法和工具，可以进行分类、聚类、回归等任务。

　　4.GraphX：用于图形处理的模块，支持对大规模图形数据进行操作和分析。

　　5.SparkR：提供了在 R 语言中使用 Spark 进行数据处理和分析的接口。

　　6.Spark Streaming with Kafka：用于实时处理 Kafka 流数据的模块。

　　7.Spark Streaming with Flume：用于实时处理 Flume 流数据的模块。

　　8.PySpark：提供了在 Python 中使用 Spark 进行数据处理和分析的接口。

　　除了以上列举的组件，还有一些其他的组件，例如 Spark GraphFrame、Spark SQL on Cassandra 等等。这些组件在 Spark 的生态系统中都具有重要的作用，可以为不同的数据处理需求提供多样化的解决方案。