首先Spark是借鉴了mapreduce并在其基础上发展起来的，继承了其分布式计算的优点并改进了
mapreduce明显的缺陷，但是二者也有不少的差异具体如下：
1、spark把运算的中间数据存放在内存，迭代计算效率更高；mapreduce的中间结果需要落地，需要
保存到磁盘，这样必然会有磁盘io操做，影响性能。
2、spark容错性高，它通过弹性分布式数据集RDD来实现高效容错，RDD是一组分布式的存储在节点
内存中的只读性质的数据集，这些集合是弹性的，某一部分丢失或者出错，可以通过整个数据集的计
算流程的血缘关系来实现重建；mapreduce的话容错可能只能重新计算了，成本较高。
3、spark更加通用，spark提供了transformation和action这两大类的多个功能api，另外还有流式处理
sparkstreaming模块、图计算GraphX等等；mapreduce只提供了map和reduce两种操作，流计算以及
其他模块的支持比较缺乏。
4、spark框架和生态更为复杂，首先有RDD、血缘lineage、执行时的有向无环图DAG、stage划分等
等，很多时候spark作业都需要根据不同业务场景的需要进行调优已达到性能要求；mapreduce框架及
其生态相对较为简单，对性能的要求也相对较弱，但是运行较为稳定，适合长期后台运行。
总结
spark生态更为丰富，功能更为强大、性能更佳，适用范围更广；mapreduce更简单、稳定性好、
适合离线海量数据挖掘计算。
