随着数据量的激增和计算需求的不断提高，分布式计算框架变得至关重要。Apache Spark 和 Dask 是目前两个非常流行的分布式计算框架，它们都能够处理大规模数据集，但各自的核心原理和设计目标有所不同。本文将对比这两个框架，从核心原理、功能特性、性能测试等方面进行分析，帮助大家更好地选择适合自己需求的框架。

1. Apache Spark 核心原理

1.1 Spark 架构概述

Apache Spark 是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理大数据集，提供高效的内存计算模型。它主要由以下几个核心组件组成：

• Driver Program：Spark 作业的入口，负责分配任务到不同的 Executor。

• Cluster Manager：管理集群资源，Spark 提供了多种集群管理器，如 YARN、Mesos 和 Kubernetes。

• Executors：执行任务的工作节点，每个 Executor 执行特定的计算任务。

• Task：一个计算单位，可以在 Executor 上执行。

Spark 通过**弹性分布式数据集（RDD）或数据框（DataFrame）**作为计算的基本单位，将数据分布到集群中的各个节点，利用内存中的计算来加速