mapreduce和spark有何相同

MapReduce和Spark都是分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它们的共同点如下：

1. 分布式计算：MapReduce和Spark都采用了分布式计算的方式，可以将大规模的数据集分成多个小部分进行并行处理。

2. 可扩展性：MapReduce和Spark都可以通过增加计算节点来实现水平扩展，以处理更大规模的数据集。

3. 数据持久化：MapReduce和Spark都支持将数据持久化到磁盘上，以便后续的处理和分析。

4. 数据处理模型：MapReduce和Spark都采用了类似的数据处理模型，即将数据集分成多个小部分，对每个小部分进行处理，最后将结果合并起来。

虽然MapReduce和Spark有很多相同点，但是Spark相较于MapReduce有更好的性能和更多的功能特性，如内存计算和支持流数据处理等。