MapReduce存在的问题
1. MapReduce框架局限性
1）仅支持Map和Reduce两种操作
2）处理效率低效。
a）Map中间结果写磁盘，Reduce写HDFS，多个MR之间通过HDFS交换数据; 任务调度和启动开销大;
b）无法充分利用内存
c）Map端和Reduce端均需要排序
3）不适合迭代计算(如机器学习、图计算等)，交互式处理(数据挖掘) 和流式处理(点击日志分析)
2. MapReduce编程不够灵活
1）尝试scala函数式编程语言
Spark
1. 高效(比MapReduce快10~100倍)
1）内存计算引擎，提供Cache机制来支持需要反复迭代计算或者多次数据共享，减少数据读取的IO开销
2）DAG引擎，减少多次计算之间中间结果写到HDFS的开销
3）使用多线程池模型来减少task启动开稍，shuffle过程中避免 不必要的sort操作以及减少磁盘IO操作
2. 易用
1）提供了丰富的API，支持Java，Scala，Python和R四种语言
2）代码量比MapReduce少2~5倍
3. 与Hadoop集成 读写HDFS/Hbase 与YARN集成
