1、MR与Spark的区别
1.hadoop中的一个任务称为job，一个job分为map task和reduce task 每个task都是在自己的进程中运行的，当task 运行结束以后，进程也会结束
2.spark的一个任务叫做application，一个application中有多个job，每触发一次action操作就会产生一个job，这些job可以并行也可以串行计算，每个job中有多个stage，stage是shuffle过程中DAGScheduler通过RDD之间的依赖关系划分job而来的，每个stage里面有多个task，组成taskset，然后由taskscheduler来进行分发到exector中进行执行，executor的生命周期和app的生命周期是一样的，即使没有job运行也是存在。所以task可以快速启动读取内存进行计算。
3.hadoop的job只有map和reduce操作，表达能力欠缺且在mr过程中会重复的读写hdfs，造成大量的io操作，多个job需要自己管理关系，spark的迭代计算都是在内存汇总进行的，api提供了大量的rdd操作如join，groupby等，而且通过DAG图可以实现良好的容错。
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