不準確，Spark 底層并不是基于 MapReduce。雖然 Apache Spark 在早期版本中使用了 Hadoop MapReduce 作為其計算引擎，但現在 Spark 已經發展成為一個獨立的大數據處理框架，具有自己的計算模型和執行引擎。

　　與 MapReduce 相比，Spark 具有以下一些重要的區別和優勢：

　　計算模型：

　　MapReduce 是一種批處理模型，適用于離線的、批量的數據處理任務。它將數據分為 Map 階段和 Reduce 階段，通過映射和歸約操作進行數據處理。

　　Spark 提供了更加通用的計算模型，支持批處理和流式處理，以及交互式查詢和機器學習等任務。Spark 的計算模型基于彈性分布式數據集(RDD)，它提供了更靈活的數據處理能力。

　　內存計算：

　　MapReduce 主要基于磁盤讀寫，數據需要頻繁地從磁盤讀取和寫入。這導致了較高的磁盤IO開銷和較長的任務執行時間。

　　Spark 引入了內存計算的概念，可以將數據保留在內存中進行高速的數據操作和計算。這極大地提高了處理速度和性能，特別適用于迭代計算、交互式查詢和實時流處理。

　　數據共享：

　　MapReduce 的計算模型在每個階段之間需要將數據寫入磁盤并重新加載，無法高效地共享數據。這限制了復雜的數據處理和多次迭代計算的效率。

　　Spark 的 RDD 模型允許數據在內存中進行共享和緩存，可以在多個操作之間高效地重用數據，避免了重復的讀寫操作，提升了性能。

　　支持的編程語言：

　　MapReduce 原生支持 Java，但對于其他編程語言如 Python 和 Scala，需要使用相應的擴展庫(如 Hadoop Streaming)來實現。

　　Spark 提供了原生的 API 支持多種編程語言，包括 Java、Scala、Python 和 R，使得開發人員可以使用自己熟悉的語言來編寫 Spark 應用程序。

　　雖然 Spark 不再依賴于 MapReduce，但它可以與 Hadoop 生態系統無縫集成，包括使用 Hadoop Distributed File System(HDFS)作為數據存儲，以及與 Hadoop YARN 集群管理器一起使用。