Hadoop已經成了大數據技術的事實標準，Hadoop MapReduce也非常適合於對大規模數據集合進行批處理操作，但是其本身還存在壹些缺陷。具體表現在：
1、Hadoop MapRedue的表達能力有限。所有計算都需要轉換成Map和 Reduce兩個操作，不能適用於所有場景，對於復雜的數據處理過程難以描述。
2、磁盤I/O開銷大。Hadoop MapReduce要求每個步驟間的數據序列化到磁盤，所以I/O成本很高，導致交互分析和叠代算法開銷很大，而幾乎所有的最優化和機器學習都是叠代的。所以，Hadoop MapReduce不適合於交互分析和機器學習。
3、計算延遲高。如果想要完成比較復雜的工作，就必須將壹系列的MapReduce作業串聯起來然後順序執行這些作業。每壹個作業都是高時延的，而且只有在前壹個作業完成之後下壹個作業才能開始啟動。因此，Hadoop MapReduce不能勝任比較復雜的、多階段的計算服務。
Spark借鑒Hadoop MapReduce技術發展而來，繼承了其分布式並行計算的優點的同時，改進了MapReduce的許多缺陷。具體優勢如下：
1、Spark提供廣泛的數據集操作類型（20+種），支持Java，Python和Scala API，支持交互式的Python和Scala的shell。比Hadoop更加通用。
2、Spark提供Cache機制來支持需要反復叠代的計算或者多次數據***享，減少數據讀取的I/O開銷。Spark使用內存緩存來提升性能，因此進行交互式分析也足夠快速，緩存同時提升了叠代算法的性能，這使得Spark非常適合數據理論任務，特別是機器學習。
3、Spark提供了內存計算，把中間結果放到內存中，帶來了更高的叠代運算效率。通過支持有向無環圖（DAG）的分布式並行計算的編程框架，減少叠代過程中數據需要寫入磁盤的需求，提高處理效率。
此外，Spark還能與Hadoop無縫銜接，Spark可以使用YARN作為它的集群管理器，可以讀取HDFS、HBase等壹切Hadoop的數據。
Spark在最近幾年發展迅速，相較於其他大數據平臺或框架，Spark的代碼庫最為活躍。截止目前，最新發布的版本為Spark3.3.0。
也有許多數據治理工具，為了實現實時、通用的數據治理而采用Spark技術。以飛算推出的SoData數據機器人為例，是壹套實時+批次、批流壹體、高效的數據開發治理工具，能夠幫助企業快速實現數據應用。
相較於傳統數據加工流程，SoData數據機器人實現了流批壹體數據同步機制，基於Spark和Flink框架進行深度二次開發，實現數據采集、集成、轉換、裝載、加工、落盤全流程實時+批次處理的極致體驗，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。
除了具備Spark數據處理的優勢，SoData數據機器人的Spark體系還支持從各種數據源執行SQL生成Spark字典表，邊開發邊調試的Spark-SQL開發，支持任意結果集輸出到各類數據庫。可視化的運維、開發方式也能在極大降低數據開發、治理、應用門檻的同時，提升效率。
在某綜合醫院的信息化建設中，SoData數據機器人曾在5分鐘內完成原本需要8-9小時才能完成的數據遷移工作。
目前，SoData數據機器人已應用於金融、醫療、能源等多個行業，將持續通過創新技術，為各行業組織機構帶來更優質、快速的數據開發、治理、應用體驗。