不准确，Spark 底层并不是基于 MapReduce。虽然 Apache Spark 在早期版本中使用了 Hadoop MapReduce 作为其计算引擎，但现在 Spark 已经发展成为一个独立的大数据处理框架，具有自己的计算模型和执行引擎。

　　与 MapReduce 相比，Spark 具有以下一些重要的区别和优势：

　　计算模型：

　　MapReduce 是一种批处理模型，适用于离线的、批量的数据处理任务。它将数据分为 Map 阶段和 Reduce 阶段，通过映射和归约操作进行数据处理。

　　Spark 提供了更加通用的计算模型，支持批处理和流式处理，以及交互式查询和机器学习等任务。Spark 的计算模型基于弹性分布式数据集(RDD)，它提供了更灵活的数据处理能力。

　　内存计算：

　　MapReduce 主要基于磁盘读写，数据需要频繁地从磁盘读取和写入。这导致了较高的磁盘IO开销和较长的任务执行时间。

　　Spark 引入了内存计算的概念，可以将数据保留在内存中进行高速的数据操作和计算。这极大地提高了处理速度和性能，特别适用于迭代计算、交互式查询和实时流处理。

　　数据共享：

　　MapReduce 的计算模型在每个阶段之间需要将数据写入磁盘并重新加载，无法高效地共享数据。这限制了复杂的数据处理和多次迭代计算的效率。

　　Spark 的 RDD 模型允许数据在内存中进行共享和缓存，可以在多个操作之间高效地重用数据，避免了重复的读写操作，提升了性能。

　　支持的编程语言：

　　MapReduce 原生支持 Java，但对于其他编程语言如 Python 和 Scala，需要使用相应的扩展库(如 Hadoop Streaming)来实现。

　　Spark 提供了原生的 API 支持多种编程语言，包括 Java、Scala、Python 和 R，使得开发人员可以使用自己熟悉的语言来编写 Spark 应用程序。

　　虽然 Spark 不再依赖于 MapReduce，但它可以与 Hadoop 生态系统无缝集成，包括使用 Hadoop Distributed File System(HDFS)作为数据存储，以及与 Hadoop YARN 集群管理器一起使用。