在现实世界中，并没有一个被广泛认可的“Satine Spark”这一技术或框架。因此，无法提供“Satine Spark”与标准Spark之间的区别。然而，我可以解释Apache Spark，这是一个开源的大数据处理框架，它提供了一系列用于大规模数据处理的工具和API。
Apache Spark的主要特点
- 内存计算：Spark通过内存计算模型，减少了数据从磁盘读取的频率，提高了处理速度。
- 分布式计算模型：Spark基于弹性分布式数据集（RDD）的概念，可以在多台计算机上分配数据处理任务。
- 执行图（Execution Graph）：用户提交的任务通过DAG（有向无环图）形式表示，其中每个节点代表一个操作，边则表示依赖关系。
- 惰性计算：Spark采用懒惰模式，只有当真正需要结果时才会触发任务执行，提高效率。
- 并行执行：Spark支持数据并行、函数并行以及基于Block的划分，使得任务可以在多个计算核心上同时执行。
- 缓存机制：Spark允许持久化中间结果，如果后续任务需要同样的数据，可以直接从内存中读取，避免了重复计算。
- 交互式计算：除了批处理作业，Spark还支持实时流处理（Spark Streaming）和机器学习（MLlib和Spark ML），提供了一站式的解决方案。
在讨论大数据处理框架时，建议关注实际存在的技术如Apache Spark，并参考其官方文档和社区资源以获取准确信息。
