spark和mapreduce的相同

Spark和MapReduce都是用于大数据处理的工具，主要相同点如下：

1. 分布式处理：两者都支持分布式处理，可以将数据分成多个部分分别处理，从而提高处理效率。
2. 调度器：两者都有自己的任务调度器，可以把任务分配给不同的节点执行。
3. 可扩展性：两者都可以通过增加节点来提高处理能力。

但是两者也有一些不同点，例如：

1. 内存计算：Spark支持内存计算，可以将数据存储在内存中进行计算，而MapReduce则需要将数据写入磁盘后再进行计算。
2. 处理模型：Spark支持更多的处理模型，如流处理、批处理等，而MapReduce主要是针对批处理。
3. 编程模型：Spark使用的是基于内存的数据集（RDD）模型，而MapReduce使用的是基于磁盘的键值对模型。