[能否请您告诉我Apache Spark和AKKA之间的区别，我知道这两个框架都旨在对分布式和并行计算进行编程，但是我看不到它们之间的联系或区别。
此外，我想获得适用于每个案例的用例。
Apache Spark实际上是基于Akka构建的。
Akka是用于在Scala或Java中创建反应性，分布式，并行和弹性并发应用程序的通用框架。 Akka使用Actor模型来隐藏所有与线程相关的代码，并为您提供真正简单而有用的界面，以轻松实现可伸缩且容错的系统。 Akka的一个很好的例子是实时应用程序，该应用程序使用和处理来自手机的数据并将其发送到某种存储设备。
Apache Spark（不是Spark Streaming）是一个使用map-reduce算法的通用版本处理批处理数据的框架。 Apache Spark的一个很好的例子是对存储数据的一些指标进行计算，以更好地了解您的数据。数据将按需加载和处理。
Apache Spark Streaming能够以几乎实时的小批量数据执行类似的操作和功能，就像您已经存储了数据一样。
2016年4月更新
从Apache Spark 1.6.0起，Apache Spark不再依赖Akka进行节点之间的通信。感谢@EugeneMi的评论。
Spark用于数据处理，就像Akka在应用程序中管理数据和指令流一样。
Apache Spark：
在Apache Spark，Akka或Kafka之间进行选择时，偏向于要在其中部署它们的用例（尤其是要设计的服务的上下文和背景）。其中一些因素包括延迟，数量，第三方集成以及所需处理的性质（例如批处理或流式传输等）。我发现此资源特别有用-https://conferences.oreilly.com/strata/strata-ca-2016/public/schedule/detail/47251