1.Spark的出现是为了解决Hadoop MapReduce的不足，试列举Hadoop MapReduce的几个缺陷，并说明Spark具备哪些优点。

Hadoop MapReduce的几个缺陷包括：

1. 频繁的磁盘读写：MapReduce需要将数据写入磁盘，这会降低整个处理过程的速度。

2. 数据共享问题：在MapReduce中，任务之间共享数据需要将数据写入到分布式文件系统中，这也会导致频繁的磁盘读写。

3. 对实时数据的支持不足：MapReduce是批处理模型，对于实时数据处理支持不足。

Spark相对于MapReduce具备以下优点：

1. 内存计算：Spark将数据存储在内存中，避免了频繁的磁盘读写操作，大大提高了处理速度。

2. 更好的数据共享：Spark中的共享变量可以在任务之间共享数据，而无需将数据写入磁盘，提高了处理效率。

3. 更高的灵活性：Spark支持多种数据源和数据处理方式，使得它更加灵活，可以满足不同场景的需求。

4. 实时数据处理：Spark支持流式数据处理，可以满足实时数据处理的需求。