并发和并行从宏观上来讲都是同时处理多路请求的概念。（同一时间点开始的）
并行与并发的区别：
1. 并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生 并发是指两个或多个事件在同一时间间隔内发生。
2. 并行是在不同实体上的多个事件 并发是在同一实体上的多个事件。
3. 在一台处理器上“同时”处理多个任务 在多台处理器上同时处理多个任务（hadoop分布式集群）
并发的优点（最主要的目的）：
并发可以将CPU的计算能力发挥到极致，性能得到提升。
因为并发是在同一实体（比如一个CPU）上，那么如果他串行（单线程）处理任务，当有多个任务向CPU请求执行时，CPU只能执行一个，这样CPU就会等待这个任务结束才会处理其他任务，利用率很低；而开启多线程并发执行时，多个线程就会进行切换去抢占CPU，CPU的空闲时间就会减少，从而提高处理性能。
并发的缺点：
并发程序之间有相互制约关系：
1.直接制约体现为一个程序需要另一个程序的计算结果；
几个栗子：求平均值：
先求和，然后再算平均值两个任务，当求和这一项没有被执行的时候，即使cpu切换到求平均值这个进程上，也无法 执行这个进程，因为他现在需要，求和的进程执行的结果才可以进行运算执行。
2．间接制约体现为多个程序竞争某一资源，如处理机、缓冲区等。
3．并发程序在执行中是走走停停，断续推进的。
从并发的有点与缺点上就可以看出，并发解决了多个事件同时处理时效率低，性能低的问题；但如果只需要处理一个事件的时候，他的效率和性能并没有提高，也就没必要使用并发；那么如何提高对处理一个事件的效率和性能呢-----------并行。
并行的提出解决了对一件事情的处理效率和性能低的问题：
并行以hadoop分布式集群的栗子来说明：
首先复习下这个：jar包提交运行在yarn上的执行流程：
1.用户提交jar包，向resourcemanager请求提交任务
2.resourcemanager接受任务，并随机选择一台nodemanager启动appmaster
3.appmaster向resourcemanager请求资源
4.resourcemanager分配资源，并将资源分配信息返回给appmaster
5.appmaster联系nodemanager启动相关Task
6.运行的task时刻向appmaster汇报进度
7.reduce task将执行结果返回给appmaster
8.appmaster将结果返回给resourcemanager，并注销自己
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（不考虑数据倾斜，每台机器都会运行map和reduce，这样可以达到多台机器同时对一件事进行处理大大提高效率和性能）。
并行：
同一时刻可以处理多个任务 ；两个并行执行的任务如下图：
并发：
同一时刻只能处理一个任务，但一个时间段内可以对多个任务交替处理 ；两个并发执行的任务如下图 ：
几个栗子：
并行：相当于两个人给两个地方搬砖，因为他们是同时进行的。
并发：相当于一个人给两个地方搬砖，轮流给两个地方搬砖，因为他是交替进行的。
总结：
并发是两个任务可以在重叠的时间段内启动，运行和完成。
并行是任务在同一时间运行，例如，在多核处理器上。
并发是独立执行过程的组合，而并行是同时执行（可能相关的）计算。
并发是一次处理很多事情，并行是同时做很多事情。