论述文件系统与数据库系统的区别与联系。

文件系统和数据库系统都是计算机存储数据的方式，但它们有以下主要区别和联系：

区别：

1. 数据组织方式：文件系统使用层次结构来组织数据，而数据库系统使用表格的方式来组织数据。

2. 数据访问方式：文件系统的数据访问是基于文件的，而数据库系统的数据访问是基于查询的。

3. 数据一致性：文件系统不提供数据一致性的保证，而数据库系统可以通过事务管理来保证数据的一致性。

4. 数据安全性：数据库系统提供访问控制和加密等安全措施来保护数据的安全，而文件系统不提供这些措施。

5. 数据库管理：数据库系统需要专门的管理员来管理，而文件系统可以由普通用户来管理。

联系：

1. 数据存储：文件系统和数据库系统都使用硬盘或其他存储设备来存储数据。

2. 数据备份：文件系统和数据库系统都需要进行数据备份，以避免数据的丢失。

3. 数据恢复：文件系统和数据库系统都需要进行数据恢复，以避免数据的损失。

4. 数据性能：文件系统和数据库系统都需要考虑数据的性能问题，以提高数据的访问速度。

5. 数据管理：文件系统和数据库系统都需要进行数据管理，以保证数据的有效性和正确性。

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简要论述Spark生态系统与运行架构。

Spark生态系统是一个包括Spark核心框架及其周边组件的集合，它旨在为大规模数据处理和分析提供高效的解决方案。Spark运行架构是指Spark应用程序的执行环境，主要包括以下几个部分：

1. Spark Core：Spark核心是Spark生态系统的基础，提供了分布式计算的基本功能。它支持内存计算和磁盘计算，并提供了任务调度、内存管理、容错等功能。

2. Spark SQL：Spark SQL是一个用于处理结构化数据的模块。它支持SQL查询、DataFrame数据类型等功能，并提供了与Hive和JDBC的兼容性。

3. Spark Streaming：Spark Streaming是Spark生态系统中用于处理实时数据流的模块。它支持各种数据源（如Kafka、Flume、HDFS等）和输出（如HDFS、数据库等），并提供了窗口操作、状态管理等功能。

4. Spark MLib：Spark MLib是Spark生态系统中用于机器学习的模块。它包括常见的机器学习算法、特征提取、模型评估和调优等功能。

5. Spark GraphX：Spark GraphX是Spark生态系统中用于图计算的模块。它支持图创建、图遍历、图算法等功能，可以用于社交网络分析、搜索和推荐等应用。

Spark运行架构主要由Master和Worker两部分组成，其中Master节点负责整个集群的管理和任务调度，Worker节点负责实际的计算任务执行。Spark支持多种部署模式，包括本地模式、独立部署模式和YARN部署模式等。在独立部署模式和YARN部署模式中，可以通过Spark Standalone或YARN资源管理器来管理集群，并通过Spark Submit命令来提交Spark应用程序。

运动会排名管理系统的数据库设计关键问题论述

根据提供的引用内容，我们无法直接回答运动会排名管理系统的数据库设计关键问题。但是，我们可以提供一些一般性的数据库设计关键问题，以供参考：

1. 数据库的范式设计是否合理？
2. 数据库表之间的关系是否正确建立？
3. 数据库的性能是否能够满足系统的需求？
4. 数据库的安全性是否得到保障？
5. 数据库备份和恢复机制是否可靠？
6. 数据库的扩展性是否良好？
7. 数据库的可维护性是否高？
8. 数据库的数据一致性如何保证？