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框架之间的区别。我们将从 5 个不同的类别来看待这个问题：数据处理、故障恢复、可操作性、性能和安全性。在解决这些问题之前，让我们先了解一下这两个工具是什么。 什么是 Spark？ Spark是一个开源、通用、统一的分析引擎，用于处理大量数据。Spark 核心数据库处理引擎与 SQL 机器学习、图形计算和流处理库配合使用。

Spark 受 Java、Python、Scala 和 R 支持，应用开发人员和数 工程师数据库 据科学家使用它来快速查询、分析和转换大规模数据。Spark 通常用于跨海量数据集的 ETL 和 SQL 批处理作业、处理来自 IoT 设备、各种类型的传感器和金融系统的流数据以及机器学习。 什么是 MapReduce？ MapReduce 是Apache Hadoop 框架内的一种编程模型/模式，用于访问 Hadoop 文件系统（HDFS）中的海量数据存储，这使其成为 Hadoop 的核心功能。

MapReduce 通过将海量数据集分割成更小的块并在 Hadoop 服务器上并行处理它们来聚合来自集群的数据并将输出返回给应用程序，从而实现并发处理。 数据处理 Spark 和 MapReduce 都擅长处理不同类型的数据。然而，两者之间最大的区别在于，Spark 几乎涵盖了您处理数据所需的一切，而 MapReduce 只擅长批处理（它恰好是市场上最好的批处理）。