spark和mapreduce比较

Spark和MapReduce是两种数据处理框架，它们有一些相似之处，但也存在一些差异。

相似之处：

1. 都是用于大规模数据处理的分布式计算框架。
2. 都可以运行在集群上，利用集群中的多台机器进行计算。
3. 都支持数据并行处理。
4. 都有可靠的容错机制。

不同之处：

1. Spark比MapReduce更快。Spark采用了内存计算，可以将数据存放在内存中，而MapReduce需要将数据写入磁盘，降低了计算速度。
2. Spark支持更多的数据处理模型。Spark支持RDD、DataFrame和Dataset等多种数据处理模型，而MapReduce只支持Map和Reduce两种模型。
3. Spark更适合迭代计算。Spark的内存计算机制使得迭代计算可以更快地完成，而MapReduce需要进行多次磁盘读写，速度较慢。
4. Spark更适合实时计算。Spark可以通过流计算实现实时计算，而MapReduce只能进行批处理。

总的来说，Spark比MapReduce更快、更灵活、更适合迭代计算和实时计算。但是在某些场景下，MapReduce可能更适合，比如处理大量离线数据。