MapReduce是一种分布式编程模型，采用‘分而治之’的思想，将一个大规模数据集分解成多个小规模数据，然后分发给集群中多个节点共同计算。这样可以有效的降低每一部分的运算复杂度，达到提高运算效率的目的。
MapReduce模型将计算分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。Hadoop将MapReduce的输入数据划分为等长的数据块，称为输入分片(split)，为每一个分片构建一个Map任务，并且由该任务来运行用户自定义的Map函数，以处理分片的每条记录。Map任务输出时要按照Reduce任务的数量进行分区，即为每一个Reduce任务新建一个分区，同时对每个分区进行排序。Reduce任务启动后，会向所有Map任务拉取数据并在Reduce端合并，Map任务和Reduce任务之间的数据流称为混洗（shuffle）。最后由用户自定义的Reduce函数处理，其输入通常存储在HDFS上，以实现可靠存储。
MapReduce由于设计上的一些限制，导致处理性能较慢，针对这个问题，业界也有很多优化方案及替代产品，但真正发展起来的，目前主要由Spark。Spark也是一个批量计算框架，它将数据抽象成RDD、DataFrame，这是一种分布式的内存抽象，允许在大型集群上执行基于内存的计算，大大减少了迭代计算所需要的开销。
Spark较MapReduce的优势：
数据处理技术：Spark将执行模型抽象为通用的有向无环图（DAG）执行计划，这可以将多个Stage串联或者并行执行，而无须将Stage的中间结果输出到HDFS中。
数据格式和内存布局：Spark RDD能支持粗粒度写操作，而对于读操作，RDD可以精确到每条记录，这使得RDD可以用来作为分布式索引。
执行策略：MapReduce在数据Shuffle之前话费了大量的时间来排序,Spark支持基于Hash的分布式聚合，调度中采用更为通用的任务执行DAG，每一轮的输出结果都可以缓存在内存中。
