Mapreduce和Spark的都是并行计算，它们之间的区别是什么?

　　MapReduce和Spark都是用于并行计算的框架，但它们在设计和性能方面存在一些区别。以下是它们之间的主要区别：

　　1.数据处理模型

　　·MapReduce：MapReduce采用经典的Map和Reduce操作模型，其中数据被分为多个分片，然后在分布式环境中进行映射(Map)和归约(Reduce)操作。这种模型适用于许多批处理任务。

　　·Spark：Spark也支持类似的映射和归约操作，但它引入了弹性分布式数据集(RDD)的概念，可以在内存中缓存中间数据，从而提高迭代和交互式分析等工作负载的性能。

　　2.内存使用

　　·MapReduce：MapReduce通常将中间数据写入磁盘，这会导致磁盘I/O开销，从而影响性能。

　　·Spark：Spark允许将数据存储在内存中，从而减少了磁盘I/O开销，提高了性能。这使得Spark在迭代计算等需要多次读写相同数据的任务中表现更好。

　　3.性能

　　·MapReduce：由于MapReduce需要频繁的磁盘I/O操作，对于迭代算法等需要多次处理数据的任务来说，性能相对较低。

　　·Spark：Spark的内存中数据处理能力和缓存机制使其在迭代计算、交互式分析等场景下性能更好。

　　4.编程模型

　　·MapReduce：MapReduce的编程模型相对较为复杂，需要开发者自行处理中间数据和任务调度。

　　·Spark：Spark提供了更高级别的API，使得开发者可以更方便地进行数据处理和任务编排。

　　5.支持的编程语言

　　·MapReduce：主要使用Java编程语言。

　　·Spark：Spark支持多种编程语言，包括Java、Scala、Python和R，使得开发者可以根据自己的偏好选择编程语言。

　　总的来说，尽管MapReduce和Spark都是并行计算框架，但Spark在性能、内存使用和编程模型等方面的优势使其在许多情况下成为更好的选择，特别是对于需要迭代处理和交互式查询的工作负载。然而，对于一些简单的批处理任务，MapReduce可能仍然是一个合适的选择。