Which are benefits of using Apache Spark over MapReduce?

Đáp án đúng gồm bốn ý: "In-memory processing", "Faster execution", "Support for multiple languages" và "Low latency for iterative algorithms". Apache Spark giữ dữ liệu trung gian trong bộ nhớ dưới dạng RDD (Resilient Distributed Dataset, tập dữ liệu phân tán có khả năng phục hồi) thay vì ghi xuống đĩa HDFS sau mỗi bước như MapReduce; nhờ đó tác vụ chạy nhanh hơn nhiều lần, và các thuật toán lặp như học máy hay PageRank, vốn đọc lại cùng dữ liệu qua nhiều vòng, có độ trễ thấp. Spark còn cung cấp API cho Scala, Java, Python, R cùng shell tương tác, trong khi MapReduce gắn chủ yếu với Java. "Higher fault tolerance" không phải ưu thế: MapReduce chịu lỗi bằng cách chạy lại tác vụ trên dữ liệu đã ghi đĩa, Spark tính lại phân vùng mất nhờ lineage (dòng dõi biến đổi), mức chịu lỗi tương đương chứ không cao hơn. "Batch-only processing" ngược thực tế, vì Spark xử lý được cả lô, luồng, SQL và đồ thị; chỉ xử lý theo lô lại là hạn chế của MapReduce.