Spark和MapReduce的区别

性能：

Spark在内存中处理数据，而MapReduce是经过map和reduce操做在磁盘中处理数据。因此从这方面讲Spark的性能是超过MapReduce的。可是当数据量比较大，没法所有读入内存时，MapReduce就比较有优点。当涉及须要重复读取一样的数据进行迭代式计算的时候，Spark比较有优点；可是当涉及到单次读取，相似ETL操做任务时，适合用MapReduce进行处理。

 

容错：

当执行中途失败时，MapReduce会从失败处继续执行，由于它是依赖于硬盘驱动器的。可是Spark就必须从头开始执行，这样MapReduce相对节省了时间。

 

应用场景：

MapReduce主要是进行离线计算处理，计算一些已存在的数据，好比对已存在的订单或者日志进行分析。而Spark能够应用在一些实时查询和迭代分析的场景，好比像推荐系统。