spark和mapreduce的区别有，内存使用方式、执行速度、数据处理方式、API和语言支持、生态系统和工具支持

     Spark和MapReduce都是用于大数据处理的分布式计算框架，它们有以下几个方面的区别：

　　内存使用方式：Spark采用内存计算，将数据存储在内存中进行处理，因此在处理迭代算法等需要多次重复计算的任务时速度更快。而MapReduce则需要将数据写入磁盘中进行处理，效率较低。

　　执行速度：由于Spark的内存计算特性，它的处理速度通常比MapReduce更快。此外，Spark还支持任务的流水线处理，可以在内存中保留数据并实时更新，提高处理效率。

　　数据处理方式：Spark支持多种数据处理方式，如批处理、流处理和机器学习等，而MapReduce主要用于批处理。

　　API和语言支持：Spark提供了多种编程语言的API，如Scala、Java、Python和R等，而MapReduce则主要使用Java编程语言。

　　生态系统和工具支持：Spark的生态系统比MapReduce更加丰富，包括Spark SQL、Spark Streaming、GraphX和MLlib等组件，可以更方便地进行数据处理和分析。此外，Spark还提供了更友好的开发工具和调试工具，如Zeppelin和Spark-shell等。