请阐述Apache Spark相较于Hadoop MapReduce的优势所在。

解答思路：

对于这个问题，我们可以从Spark和MapReduce的运作机制、处理大数据的能力、迭代计算处理、实时处理性能以及易用性和开发效率等方面来阐述Spark相比MapReduce的优点。

1. 运作机制：MapReduce是基于磁盘的数据处理框架，每次迭代都需要将数据写入磁盘再读取，这个过程非常耗时。而Spark是基于内存的计算框架，数据操作都在内存中完成，减少了磁盘读写的时间开销，因此Spark在处理大数据时具有更高的效率。
2. 处理大数据的能力：在处理大数据时，Spark可以通过其内存计算的优势，支持更大规模的数据处理，同时保持较高的性能。而MapReduce在处理大规模数据时可能会遇到性能瓶颈。
3. 迭代计算处理：对于需要多次迭代的计算任务，Spark的优势更为明显。因为Spark的计算过程主要在内存中完成，所以迭代计算的速度要比MapReduce快很多。
4. 实时处理性能：Spark提供了更好的实时处理能力，能够处理流数据并进行实时分析，这是MapReduce较难做到的。
5. 易用性和开发效率：Spark提供了多种编程语言的API接口（如Scala、Java、Python等），使用起来更加方便。同时，Spark的代码编写相比MapReduce更为简洁，开发效率更高。

最优回答：

Spark相比MapReduce的优点主要表现在以下几个方面：首先，基于内存的计算让Spark在处理大数据时效率更高；其次，Spark支持更大规模的数据处理并保持良好的性能；第三，对于需要多次迭代的计算任务，Spark的速度优势更为明显；第四，Spark提供了更好的实时处理能力；最后，Spark的易用性和开发效率也高于MapReduce，提供了多种编程语言的API接口，使用起来更加方便，代码编写更为简洁。

关于Spark和MapReduce的更多知识，包括但不限于以下几点：

1. MapReduce和Spark都是大数据处理框架，但处理数据的方式和效率有所不同。
2. MapReduce主要适用于批处理任务，而Spark除了批处理外，还支持流处理和图计算。
3. Spark生态系统包含多个组件，如Spark SQL用于数据处理查询、Spark Streaming用于流处理、MLlib用于机器学习等。
4. Spark的容错性设计使得其在分布式环境下运行更加稳定。
5. 在选择使用Spark或MapReduce时，需要考虑具体的应用场景和需求。