一、Spark是什么？
Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。 Spark有三大组件：core、sql 以及 streaming。
Spark Core中提供了Spark最基础与最核心的功能；
Spark SQL是Spark用来操作结构化数据的组件。通过Spark SQL，用户可以使用SQL或者Apache Hive版本的SQL方言（HQL）来查询数据；
Spark Streaming是Spark平台上针对实时数据进行流式计算的组件，提供了丰富的处理数据流的API。
二、Spark和Hadoop
Hadoop的MR框架和Spark框架都是数据处理框架，那么我们在使用时如何选择呢？
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Hadoop MapReduce由于其设计初衷并不是为了满足循环迭代式数据流处理，因此在多并行运行的数据可复用场景（如：机器学习、图挖掘算法、交互式数据挖掘算法）中存在诸多计算效率等问题。所以Spark应运而生，Spark就是在传统的MapReduce 计算框架的基础上，利用其计算过程的优化，从而大大加快了数据分析、挖掘的运行和读写速度，并将计算单元缩小到更适合并行计算和重复使用的RDD计算模型。
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机器学习中ALS、凸优化梯度下降等。这些都需要基于数据集或者数据集的衍生数据反复查询反复操作。MR这种模式不太合适，即使多MR串行处理，性能和时间也是一个问题。数据的共享依赖于磁盘。另外一种是交互式数据挖掘，MR显然不擅长。而Spark所基于的scala语言恰恰擅长函数的处理。
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Spark是一个分布式数据快速分析项目。它的核心技术是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets），提供了比MapReduce丰富的模型，可以快速在内存中对数据集进行多次迭代，来支持复杂的数据挖掘算法和图形计算算法。
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Spark和Hadoop的根本差异是多个作业之间的数据通信问题 : Spark多个作业之间数据通信是基于内存，而Hadoop是基于磁盘。
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Spark Task的启动时间快。Spark采用fork线程的方式，而Hadoop采用创建新的进程的方式。
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Spark只有在shuffle的时候将数据写入磁盘，而Hadoop中多个MR作业之间的数据交互都要依赖于磁盘交互
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Spark的缓存机制比HDFS的缓存机制高效。
经过上面的比较，我们可以看出在绝大多数的数据计算场景中，Spark确实会比MapReduce更有优势。但是Spark是基于内存的，所以在实际的生产环境中，由于内存的限制，可能会由于内存资源不够导致Job执行失败，此时，MapReduce其实是一个更好的选择，所以Spark并不能完全替代MR。
