Google的MapReduce，展示了一个简单通用和自动容错的批处理计算模型。但是对于其他类型的计算，比如交互式计算和流式计算，他不适合。
统一大数据处理框架Spark，提出了RDD概念（一种新的抽象的弹性数据集），某种程度是MapReduce的一种拓展。
MapReduce缺乏一种特性：即在并行计算的各个阶段进行有效的数据共享，这就是RDD的本质。
容错方式：
MapReduce是将计算构建成为一个有向无环图的任务集。这只能允许他们有效的重新计算部分DAG。在单独计算之间（比如迭代），除了复制文件，这些模型没有提供其他的存储抽象，这就显著的增加了在网络之间复制文件的代价。
而RDD能够适应当前大部分的数据并行计算和编程模型。
大数据处理分为三种：复杂的批量数据处理、基于历史数据的交互式查询、基于实时数据流的数据处理
Spark生态：
Spark Core：基于RDD提供了丰富的操作接口，利用DAG进行统一的任务规划，更加灵活的处理类似MapReduce的批处理作业。
Spark生态系统兼容了Hadoop生态系统。完美兼容了HDFS和YARN等其他组件