表达能力
MapReduce需要将所有计算转换为Map和Reduce，难以描述复杂处理过程；
Spark除Map和Reduce外，还支持RDD/DataFrame/DataSet等多种数据模型操作，编程模型更加灵活。
磁盘IO
MapReduce每步运算都要从磁盘读取数据，结束后写入磁盘数据，仅有小部分数据作为临时缓存放入内存，磁盘IO开销比较大；
Spark将中间结果直接放入内存，既提高了迭代运算效率，又避免了大量的重复计算，据官方提供数据，同样迭代运算效率Spark:Hadoop=110:0.9。
任务延迟
MapReduce将任务分成一系列运算顺序执行，每次运算涉及磁盘IO，任务间衔接不及时，需要等上步完成才能进行下步运算，无法满足复杂任务和多阶段计算任务需求；
Spark基于DAG任务调度执行机制，不涉及磁盘IO延迟，迭代运算更快。
内存管理
MapReduce任务在启动时已经在JVM内指定了最大内存，不能超过指定的最大内存；
Spark在超过指定最大内存后，会使用操作系统内存，既保证了内存的基本使用，又避免了提早分配过多内存带来的资源浪费
并行处理
MapReduce中一个进程运行一个task，按序执行；
Spark中一个线程运行一个task，增加了并行度。
