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Apache Spark和MySQL是两种完全不同的技术，它们各自在数据处理和数据存储领域中有着各自的用途和优势。
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数据处理与数据存储： Apache Spark是一个大数据处理框架，主要用于处理和分析大规模的数据集。它提供了一种分布式计算的解决方案，可以在多台计算机上并行处理数据，从而实现快速的数据处理和分析。而MySQL是一个关系型数据库管理系统，主要用于存储和管理数据。它使用SQL（结构化查询语言）作为其查询语言，可以提供稳定、可靠的数据存储服务。
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数据模型： MySQL是一个关系型数据库，它使用表格的形式来组织数据，每个表格都有一定数量的列，每一行代表一个数据记录。而Apache Spark并不直接存储数据，它处理的数据可以来自各种来源，如HDFS（Hadoop分布式文件系统）、Cassandra、HBase、Amazon S3等，数据模型主要包括RDD（弹性分布式数据集）和DataFrame。
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实时处理与批处理： Apache Spark既可以进行批量数据处理，也可以进行实时数据处理（通过Spark Streaming）。这使得Spark非常适合进行大规模的数据分析和机器学习任务。而MySQL主要是用于在线事务处理（OLTP），它可以实时处理用户的查询和更新请求。
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扩展性： Apache Spark是为了处理大规模数据而设计的，它可以在数千台机器上进行分布式计算，处理PB级别的数据。而MySQL虽然也可以进行分布式存储，但其主要还是用于处理GB到TB级别的数据。
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使用场景： MySQL通常用于Web应用程序，作为后端数据库来存储和管理数据。而Apache Spark则主要用于大数据处理和分析，如日志分析、用户行为分析、机器学习等。
总的来说，Apache Spark和MySQL是互补的，而不是相互替代的。在一个典型的大数据架构中，可能会同时使用MySQL来存储业务数据，使用Apache Spark来进行大规模的数据处理和分析。