1、Spark与MapReduce在数据处理方式上存在显著差异。Spark倾向于内存计算，通过RDD（弹性分布式数据集）在内存中构建数据集，这使得其运算速度极快，但成本相对较高，因为涉及频繁的内存存取。其工作原理采用DAG（有向无环图）模型，通过Transformation和Action操作数据。
2、数据处理方式 MapReduce和Spark都是大数据处理技术，但它们的处理方式存在显著的差异。MapReduce是一个批处理系统，它处理数据的方式是通过将大数据集分割成小数据集，然后分别在集群的各个节点上进行处理，最后再合并结果。这种方式在处理大规模数据集时非常有效。
3、a） MapReduce：基于磁盘的大数据批量处理系统。 b） Spark：基于RDD（Resilient Distributed Datasets，弹性分布式数据集）数据处理，显式的将RDD数据存储到磁盘和内存中。
1、大数据处理软件有：Apache Hadoop、Apache Spark、大数据实时处理软件Storm等。 Apache Hadoop Apache Hadoop是一个分布式系统基础架构，主要用于处理和分析大数据。它能够利用集群的威力进行高速运算和存储，用户可以在不了解底层细节的情况下处理大规模数据集。
2、常见的数据处理软件有Apache Hive、SPSS、Excel、Apache Spark、 Jaspersoft BI 套件。Apache Hive Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL，对数据进行结构化处理，并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。
3、思迈特软件Smartbi大数据分析平台：定位为一站式满足所有用户全面需求场景的大数据分析平台。
4、在大数据处理分析过程中常用的六大工具：Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。
5、TB 值的数据集才能算是大数据。大数据软件种类繁多，使用难度、场景、效率不一。
6、大数据处理框架有：Hadoop、Spark、Storm、Flink等。Hadoop是Apache软件基金会所开发的分布式系统基础架构，能够处理大量数据的存储和计算问题。它提供了分布式文件系统，能够存储大量的数据，并且可以通过MapReduce编程模型处理大数据。
1、采用Spark技术的数据治理工具，如SoData数据机器人，能够实现实时和通用的数据治理。SoData数据机器人利用Spark和Flink框架的深度二次开发，提供了流批一体的数据同步机制，实现了数据采集、集成、转换、装载、加工、落盘的全流程实时+批次处理，延迟低至秒级，稳定高效。
2、也有许多数据治理工具，为了实现实时、通用的数据治理而采用Spark技术。以飞算推出的SoData数据机器人为例，是一套实时+批次、批流一体、高效的数据开发治理工具，能够帮助企业快速实现数据应用。
3、基础设施体系：在大数据集中化的背景下，推动数据中台迁移过程中技术的升级，拥抱SPARK、CK等技术引擎，提升数据中台整体运行速度。推动M域应用技术架构的升级，包括前后端解耦，引入容器化、微服务、redis缓存、kafka消息中间件等技术，实现M域应用性能和体验的提升。
4、年4月16日，教育部关于印发《教育信息化0行动计划》的通知，特别提出，到2022年基本实现“三全两高一大”的发展目标，即教学应用覆盖全体教师、学习应用覆盖全体适龄学生、数字校园建设覆盖全体学校，信息化应用水平和师生信息素养普遍提高，建成“互联网+教育”大平台。
1、内存计算：Spark支持内存计算，将数据存储在内存中，可以更快地处理数据，而不需要频繁地从磁盘读取和写入数据。大数据处理：Spark可以处理大量数据，比如PB级别的数据，而且还能够快速地处理数据。总的来说，Spark可以帮助我们更加高效地处理大规模数据和计算密集型任务。
2、Spark将中间数据存储在内存中，大大提高了迭代运算的效率，尤其在迭代密集型任务，如机器学习和大数据处理中，Spark的性能远超Hadoop。
3、Spark 的优势在于其内存计算优化，这使得它在对数据进行多次迭代处理时表现出色，非常适合机器学习和图处理等计算密集型任务。 至于发展前景，Apache Flink 持续在流处理领域进行创新，不断扩展其状态管理和容错机制。它也在实时数据处理和分析方面看到了越来越多的应用。
4、诞生的先后顺序，hadoop属于第一代开源大数据处理平台，而spark属于第二代。属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。
题主是否想询问“spark不具有的特点有哪些”spark不具有的特点有高速处理，处理结构化数据，仅支持批处理。具体如下：高速处理：Spark是一种快速的数据处理引擎，能够在内存中快速执行大规模数据处理任务，但不是最快的数据处理引擎。
可修改。rdd的特点有可分区，可序列化，可持久化。因此不包括可修改。RDD叫做弹性分布式数据集，是spark中最基本的数据抽象。代表着一个可分区、元素可并行计算、不可变的数据集合。
RDD是只读的，一旦创建就不能被修改。这是SparkRDD的一个重要特点，它可以确保在RDD被多个并行操作使用的时候不会出现数据的竞争和混乱。但是，可以通过一些操作对RDD中的数据进行更新或修改，例如union、intersection等操作。因此，这个说法不完全正确。RDD是一个分区的数据集合，可以在集群中并行处理。
总之，Spark是一个高性能、通用的大数据处理工具，它具有简单易用、高效可靠、可扩展性强等特点，被广泛应用于各种不同的应用场景中。