异同点
- 数据处理模型：MapReduce采用分而治之的批处理模型，而Spark采用内存计算和流处理模型。
- 数据存储：MapReduce存储数据在HDFS中，而Spark存储数据在内存中。
- 编程模型：MapReduce使用键值对编程模型，而Spark使用面向对象的编程模型。
- 容错机制：MapReduce依赖于HDFS的高容错性，而Spark提供自己的容错机制。
优势
MapReduce：
- 高可靠性：通过HDFS提供高容错性。
- 适用于大规模数据处理。
Spark：
- 速度快：基于内存计算，速度明显优于MapReduce。
- 实时处理：支持流处理和交互式查询。
- 综合性强：提供机器学习、流处理和图计算等多种功能。