大数据Spark的优点包括：
快速处理大规模数据：Spark具有内存计算的能力，可以快速处理大规模的数据集，大大提高数据处理的效率。
多种数据处理模型支持：Spark支持多种数据处理模型，包括批处理、流处理、机器学习和图计算等，可以满足不同类型的数据处理需求。
高容错性：Spark具有高容错性，可以自动恢复失败的任务，保证数据处理的稳定性和可靠性。
简化编程模型：Spark的编程模型相对于Hadoop MapReduce来说更为简化，使用Spark编写的代码更加直观和易于理解。
良好的生态系统支持：Spark拥有丰富的生态系统，包括Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib等组件，可以方便地进行数据分析、数据挖掘和机器学习等任务。
大数据Spark的缺点包括：
学习曲线陡峭：相较于传统的Hadoop MapReduce，Spark的学习曲线较为陡峭，需要花费一定的时间学习和理解Spark的编程模型和API。
内存消耗较大：由于Spark采用内存计算，对内存的消耗较大，需要有足够的内存资源来支持Spark的运行。
对实时性要求较高：Spark的流处理模块Spark Streaming在处理实时数据时，存在一定的延迟，对实时性要求较高的场景可能不太适用。
需要较强的硬件支持：由于Spark需要大量的内存资源和计算资源来支持大规模数据处理，需要较强的硬件支持才能发挥其优势。
