1、内存和磁盘使用方面
Spark vs MapReduce不等于内存 vs 磁盘，Spark和MapReduce的计算都发生在内存中，区别在于：
- MapReduce需要将每次计算的结果写入磁盘，然后再从磁盘读取数据，从而导致了频繁的磁盘IO。
- Spark通常不需要将计算的结果写入磁盘，可以在内存中进行迭代计算。这得益于Spark的RDD和DAG（有向无环图），其中DAG记录了job的stage以及在job执行过程中父RDD和子RDD之间的依赖关系。中间结果能够以RDD的形式存放在内存中，极大减少了磁盘IO。
2、Shuffle上的不同
Spark和MapReduce在计算过程中通常都不可避免的会进行Shuffle，Shuffle都会落盘，但：
- MapReduce在Shuffle时需要花费大量时间进行排序，排序在MapReduce的Shuffle中似乎是不可避免的；
- Spark在Shuffle时则只有部分场景才需要排序，支持基于Hash的分布式聚合，更加省时；
3、任务级别并行度上的不同
- MapReduce采用了多进程模型，而Spark采用了多线程模型。多进程模型的好处是便于细粒度控制每个任务占用的资源，但每次任务的启动都会消耗一定的启动时间。就是说MapReduce的Map Task和Reduce Task是进程级别的，都是 jvm 进程，每次启动都需要重新申请资源，消耗了不必要的时间。
- Spark Task则是基于线程模型的，通过复用线程池中的线程来减少启动、关闭task所需要的开销。（多线程模型也有缺点，由于同节点上所有任务运行在一个进程中，因此，会出现严重的资源争用，难以细粒度控制每个任务占用资源）