Hadoop已經成為大數據技術事實上的標準，Hadoop MapReduce也非常適合大規模數據集的批量處理，但它仍然存在壹些缺陷。具體表現在:
1和Hadoop MapRedue的表達能力有限。所有計算都需要轉換為兩種操作:Map和Reduce，這兩種操作並不適合所有場景，並且難以描述復雜的數據處理。
2.磁盤I/O成本很高。Hadoop MapReduce需要將每個步驟之間的數據序列化到磁盤上，因此I/O成本非常高，這導致交互式分析和叠代算法的開銷很高，而幾乎所有的優化和機器學習都是叠代的。因此，Hadoop MapReduce不適合用於交互式分析和機器學習。
3.計算延遲很高。如果您想要完成更復雜的工作，則必須串聯壹系列MapReduce作業，然後按順序執行它們。每個作業都有很高的延遲，只有在前壹個作業完成後才能開始下壹個作業。因此，Hadoop MapReduce無法勝任復雜和多階段的計算服務。
Spark從Hadoop MapReduce技術發展而來，繼承了分布式並行計算的優點，並改進了MapReduce的許多缺陷。具體優點如下:
1和Spark提供了廣泛的數據集操作類型（20+類型），支持Java、Python和Scala API，並支持交互式Python和Scala shell。比Hadoop更通用。
2.Spark提供了壹種緩存機制來支持需要重復叠代或多個數據共享的計算，從而減少了數據讀取的I/O開銷。Spark使用內存緩存來提高性能，因此交互式分析足夠快，並且緩存還提高了叠代算法的性能，這使Spark非常適合數據理論任務，尤其是機器學習。
3.Spark提供內存計算，將中間結果放入內存中，帶來更高的叠代運算效率。通過使用有向無環圖（DAG）支持分布式並行計算的編程框架，減少了叠代過程中對數據寫入磁盤的需求，提高了處理效率。
此外，Spark還可以與Hadoop無縫連接。Spark可以使用YARN作為其集群管理器，並可以讀取所有Hadoop數據，如HDFS和HBase。
Spark近年來發展迅速。與其他大數據平臺或框架相比，Spark的代碼庫是最活躍的。到目前為止，最新的發布版本是Spark3.3.0。
還有許多數據治理工具使用Spark技術來實現實時和通用的數據治理。以飛算推出的SoData數據機器人為例，它是壹套實時、批量和批量集成的高效數據開發和管理工具，可以幫助企業快速實現數據應用。
與傳統的數據處理流程相比，SoData數據機器人實現了流、批壹體化的數據同步機制，基於Spark和Flink框架進行深度二次開發，實現了數據采集、集成、轉換、加載、處理、卸載全過程實時、批量處理的極致體驗，秒級延遲，穩定高效平均延遲5-10s，快速響應企業數據應用需求。
除了Spark數據處理的優勢外，SoData數據機器人的Spark架構還支持通過從各種數據源執行SQL並在開發時進行調試來生成Spark字典表的Spark-SQL的開發，並支持將任何結果集輸出到各種數據庫。可視化的運維和開發方式還可以大大降低數據開發、治理和應用的門檻，同時提高效率。
在某綜合醫院的信息化建設中，SoData數據機器人曾在5分鐘內完成了原本需要8-9小時的數據遷移工作。
目前，SoData數據機器人已應用於金融、醫療、能源等多個行業，並將繼續通過創新技術為各行業組織帶來更好、更快的數據開發、治理和應用體驗。