Spark与Hadoop MapReduce均为开源集群计算系统，但是两者适用的场景并不相同。其中，Spark基于内存计算实现，可以以内存速度进行计算，优化工作负载迭代过程，加快数据分析处理速度；Hadoop MapReduce以批处理方式处理数据，每次启动任务后，需要等待较长时间才能获得结果。在机器学习和数据库查询等数据计算过程中，Spark的处理素的可以达到Hadoop MapReduce 的100倍以上。因此，对于实时要求较高的计算处理应用，Spark更加适用；对于海量数据分析的非实时计算应用，Hadoop MapReduce更为适合。同时，相比Hadoop MapReduce，Spark代码更加精简，且其API接口能够支持Java、Scala和Python等常用编程语言，更方便用户使用。
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