SPARK（Spark Platform）是Apache基金会下的一个开源项目，它提供了一种快速、通用的大数据处理框架。SPARK的核心功能包括：
1. 分布式计算：SPARK支持在集群中进行分布式计算，可以将数据分布在多个节点上进行处理，从而提高计算效率。
2. 容错性：SPARK具有高度的容错性，可以在节点故障或网络中断的情况下自动恢复，保证数据处理的连续性。
3. 内存计算：SPARK支持在内存中进行计算，可以显著提高计算速度，尤其是在处理大规模数据集时。
4. 弹性扩展：SPARK可以根据任务的需求动态调整资源，实现资源的弹性扩展。
5. 易用性：SPARK提供了丰富的API和工具，使得开发者可以方便地构建和管理复杂的大数据应用。
虽然SPARK本身是一个大数据处理框架，但它并不是一个独立的大数据开发工具。要使用SPARK进行大数据开发，需要遵循以下步骤：
1. 安装和配置：首先需要在集群中安装和配置SPARK，包括下载和解压SPARK的二进制文件，设置集群参数等。
2. 编写代码：使用SPARK提供的API和工具编写代码，实现数据处理、分析和可视化等功能。
3. 运行和调试：通过SPARK的命令行工具运行代码，查看输出结果，并进行调试。
4. 优化和调优：根据实际需求对代码进行优化和调优，以提高计算效率和性能。
5. 部署和维护：将开发好的应用部署到生产环境中，并定期进行维护和更新。
总之，虽然SPARK本身不是一个独立的大数据开发工具，但它提供了强大的功能和易用性，使得开发者可以方便地进行大数据开发。通过遵循上述步骤，开发者可以使用SPARK进行大数据开发，解决各种复杂的数据处理和分析问题。
