分别用MapReduce和spark描述一下如何实现PageRank，并说一下两者之间的异同

PageRank是一种用于确定网页重要性的算法，其中网页之间的链接构成了一个有向图。MapReduce和Spark都可以用来实现PageRank算法。

在MapReduce中，PageRank算法可以分为两个阶段：计算和更新。在计算阶段，每个节点的PageRank值被初始化为1.0，然后通过遍历每个链接来计算每个节点的PageRank值，并将其发送到下一个阶段。在更新阶段，每个节点的PageRank值被更新为其所有入度节点的PageRank值之和，然后将结果发送回计算阶段，直到达到收敛条件为止。

在Spark中，PageRank算法可以使用图计算框架GraphX实现。GraphX将图表示为一个顶点集合和一个边集合，并提供了一组API来执行图计算。PageRank算法需要迭代计算，每次迭代需要计算每个节点的PageRank值，并将其更新为其所有入度节点的PageRank值之和。GraphX的Pregel API可以用来实现PageRank算法，其中每个节点将其PageRank值发送给其所有出度节点，然后每个节点将其接收到的PageRank值相加并更新其自己的PageRank值，直到达到收敛条件为止。

两者之间的异同点在于，MapReduce是一种离线计算框架，适用于大规模数据的离线处理，而Spark是一种内存计算框架，适用于实时和流式数据处理。在实现PageRank算法时，Spark的GraphX API提供了更方便的图计算框架，但需要关注内存使用情况，而MapReduce则可以处理更大规模的数据集，但需要更多的磁盘IO操作。