简述mapreduce和spark的的相同和区别

MapReduce和Spark都是分布式计算框架，它们的共同点是都可以处理大规模数据集。但是它们的实现方式和一些特性上有所不同。

相同点：

1. 分布式计算：MapReduce和Spark都是基于分布式计算的，可以有效地处理大规模数据集。

2. 数据处理：两者都可以对大规模数据进行处理，包括数据的清洗、转换、筛选等操作。

区别：

1. 实现方式：MapReduce是基于硬盘存储的，而Spark则是基于内存存储的。因此，Spark的计算速度更快，但是需要更多的内存。

2. 编程模型：MapReduce采用的是映射-归约模型，而Spark采用的是弹性分布式数据集（RDD）模型。

3. 处理能力：Spark比MapReduce更加灵活，可以处理更多类型的数据。

4. 实时计算：Spark支持实时计算，可以处理即时数据，而MapReduce则不支持。

5. 依赖管理：Spark可以处理复杂的依赖关系，而MapReduce则需要手动管理依赖关系。

总之，MapReduce和Spark都有各自的优势和适用场景，需要根据具体的需求来选择。