简单说就是R语言和Spark的一个接口，可以通过R语言调用Spark的计算能力，把计算任务分配到Spark的节点上来做。
亮点：
1、近乎完整的dplyr语法！用过dplyr的同学一定知道这套语法是多么的人性化…
2、可以直接调用Spark的机器学习能力！再也不用纠结pull到R里面的数据不够...
3、不要钱……
弱点：
1、如果不是Spark包自带的算法的话还是要自己Call Spark API写…要懂一点分布式开发
2、仔细一想这就是给Spark做了个壳...不能说是用R在做分布式运算orz
至于Microsoft...现在有Microsoft R Server, 提供了很多R原生函数的High Performance Analysis版本，可以实现并行运算...
R语言适合单机版吧，函数肯定比spark丰富；spark是分布式计算引擎，里面包含ml（machine learning），函数和功能没有R多，而且输入格式要求比较高。适合大数据量下的计算（十亿或百亿级别，TB级别以上的数据），不过Spark也有SparkR组件，建议可以了解一下。
一般情况下，是用抽样数据，在R上实现模型，看看是否可用，再在大数据量下用Spark实现，并运行调优
