首先Spark是借鉴了mapreduce并在其基础上发展起来的，继承了其分布式计算的优点并改进了mapreduce明显的缺陷，但是二者也有不少的差异具体如下：
- MR是基于进程，spark是基于线程
- Spark的多个task跑在同一个进程上，这个进程会伴随spark应用程序的整个生命周期，即使没有作业进行，进程也是存在的
- MR的每一个task都是一个进程，当task完成时，进程也会结束
- 所以，spark比MR快的原因也在这，MR启动就需要申请资源，用完就销毁，但是spark把进程拿到以后，这个进程会一直存在，即使没有job在跑，所以后边的job可以直接启动，不需要再重新申请资源
1、速度
spark把运算的中间数据存放在内存，迭代计算效率更高；mapreduce的中间结果需要落地，需要保存到磁盘，这样必然会有磁盘io操做，影响性能。
2、容错性
spark容错性高，它通过弹性分布式数据集RDD来实现高效容错，RDD是一组分布式的存储在节点内存中的只读性质的数据集，这些集合是弹性的，某一部分丢失或者出错，可以通过整个数据集的计算流程的血缘关系来实现重建；mapreduce的话容错可能只能重新计算了，成本较高。
3、适用面
spark更加通用，spark提供了transformation和action这两大类的多个功能api，另外还有流式处理sparkstreaming模块、图计算GraphX等等；mapreduce只提供了map和reduce两种操作，流计算以及其他
模块的支持比较缺乏。
4、框架和生态
spark框架和生态更为复杂，首先有RDD、血缘lineage、执行时的有向无环图DAG、stage划分等等，很多时候spark作业都需要根据不同业务场景的需要进行调优已达到性能要求；mapreduce框架及其生态相对较为简单，对性能的要求也相对较弱，但是运行较为稳定，适合长期后台运行。
5、运行环境
MR运行在YARN上;
spark
(1) local：本地运行
(2) standalone：使用Spark自带的资源管理框架，运行spark的应用
(3) yarn：将spark应用类似mr一样，提交到yarn上运行
(4) mesos：类似yarn的一种资源管理框架
总结，spark生态更为丰富，功能更为强大、性能更佳，适用范围更广；mapreduce更简单、稳定性好、适合离线海量数据挖掘计算。