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Spark是用來代替MapReduce的下一代大數據處理技術。這大概是大多數學習Spark的學生都曾聽過的一句話，可是為什麼Spark會代替MapReduce？Spark又有哪些特性使其可以替代MapRduce？而面對Spark，MapReduce又是否真的是毫無優勢呢？漢斯老師將帶領大家從以上幾個問題來逐步加深對Spark與MapReduce之間的瞭解。
Spark之所以被認定可以替代MapReduce，主要是以下兩個原因：
1. Spark在大多數情況下計算效率比MapRduce高。
在進行Reduce任務之前，MR需要對所有Map任務的輸出結果進行排序和轉換，並且要將處理後的結果映射到原始輸入數據上，這個過程就是Shuffle。在這個過程中，假定Map任務的輸出結果足夠多，會出現內存溢出的問題，為此需要將溢出的數據寫入到磁盤中。之後在Reduce任務進行時，會重新在磁盤中讀取Shuffle的處理結果。
此外，常常使用Hive SQL進行查詢的小夥伴們也許會發現，有的時候，當我們寫的SQL語句稍微複雜一點，比如存在分組，表聯合等操作時，我們會注意到，Hive SQL在執行時，會連續啟動多次MapReduce，這是由於MapReduce的每個任務，都是以一個進程的方式來啟動的，各個進程之間不具備通訊的管道，假如一個進程想要使用另一個進程的結果，就必須要去HDFS中去讀取，這顯然需要耗費大量的時間。
而對於Spark而言，由於其使用有向無環圖（DAG）來對整個數據處理的過程進行管理。因此當某些數據被處理過後，如果還需進行後續的處理，則這部分數據是不會寫入到磁盤中，而是緩存到內存中，方便下一次讀取。這樣就大大節省了磁盤讀寫的時間。
2.相較於MapReduce，Spark可以處理複雜的線性代數問題，泛化多體問題，圖論問題甚至實時運算。
A. 線性代數運算主要包括線性系統，特徵值問題，以及線性迴歸主成分分析（PCA）等逆問題。這其中，MapReduce僅能解決線性迴歸問題，而包括PCA在內的部分問題是很難基於MapReduce框架來實現的。
B. 廣義多體問題主要包括距離，核或者其他類型的點或點集的關聯性問題。常見的問題包括近鄰搜索K均值聚類等問題。這其中，MapReduce僅能支持K均值聚類等部分難度較低的問題。
C. 圖論計算是以圖形式的數據或者可以通過圖來建模的問題。包括中心度，距離計算以及排序等，這些都是MapReduce上不易實現的。
D. 由於上文中提到的MapReduce中每一個任務都是獨立進程，這意味著每一次對數據的計算與處理，都需要重新啟用一遍MapReduce的執行流程，對之前的數據進行重新計算。這也就造成了MapReduce中，缺乏能夠長期存活一個MR作業的機制，而Spark是支持流處理的，這使得Spark可以進行實時運算。
事實上，Spark與MR之間，還存在諸如容錯機制等差異，然而總結來說，Spark是要優於MapReduce的。但在具體案例中，是否Spark一定比MapReduce效率高，又或者是否使用Spark一定比MapReduce好，則取決於實際要處理的問題，不可一概而論。
