Некоторые различия между MapReduce и Spark в контексте обработки Big Data:

• Производительность. 2 MapReduce работает медленнее, чем Spark, так как операции чтения и записи выполняются с диска. 2 Spark, в свою очередь, обрабатывает данные в оперативной памяти и работает быстрее. 6
• Управляемость. 2 MapReduce — пакетный движок, поэтому всеми компонентами необходимо управлять независимо и одновременно, что затрудняет его обслуживание. 2 Spark — полноценный механизм анализа данных, который способен выполнять пакетную обработку, интерактивную потоковую передачу и другие компоненты в рамках одного кластера, что упрощает администрирование. 2
• Анализ в режиме реального времени. 2 MapReduce был разработан в первую очередь для пакетной обработки, поэтому он неэффективен при применении к вариантам использования, требующим аналитики в реальном времени. 2 Spark позволяет эффективно управлять и обрабатывать данные, поступающие из прямых трансляций в режиме реального времени. 2
• Безопасность. 2 MapReduce имеет доступ ко всем элементам, включенным в Hadoop security, его можно легко комбинировать с различными другими проектами Hadoop Security. 2 Безопасность Spark по умолчанию отключена, что может привести к существенному нарушению безопасности. 2
• Устойчивость к отказам. 2 MapReduce использует жёсткие диски, поэтому в случае повреждения процесса он сможет перезапуститься с того места, где он был остановлен ранее. 2 Spark зависит от использования оперативной памяти, поэтому он менее отказоустойчив, чем MapReduce, из-за необходимости запускать обработку с нуля в случае повреждения процесса Spark. 2

MapReduce и Spark — два основных инструмента для обработки больших данных, и выбор между ними зависит от конкретных требований проекта. 10 В некоторых случаях можно использовать как MapReduce, так и Spark, комбинируя их с целью достижения оптимальной производительности и эффективности обработки данных. 10