版权声明：数据丁 https://blog.csdn.net/reasery/article/details/83241089
1.mapreduce因为磁盘io的限制，是系统的瓶颈，所以只适合离线数据处理或批处理，不支持迭代式，交互式和流数据处理，这些事spark擅长的内容
2.spark的优点：
1.减少磁盘io，直接从内容读取数据
2.增加并行度，一个线程执行一个任务
3.避免重复计算，可以cache或者prisit持久化到缓存中
4.可选的shuffle和排序
5.灵活的内存管理策略，每个任务自己的内容是堆内内存，共享内存是堆外内存
6.部署模式：standalone，yarn，cloud等
其中有三个比较重要的概念：
1.编程入口：sparkcontext
隐藏了各种内容，并且内置了DAGscheduler（大脑）和Taskscheduler（秘书），计算引擎由DAGscheduler负责将rdd组成有向无环图并且提交任务执行
存在于driver当中
2.数据抽象：rdd
3.算子：map等
扩展功能：
sparksql，sparkStreaming，SparkMLLib，SparkGragh等
提交到核心执行引擎sparkcore进行执行
3.RDD的概念
1.弹性分布式数据集，核心抽象数据描述
2.创建rdd可以通过并行化一个scala数据集或者makerdd或者读取外部存储系统的数据集textfile
3.rdd的partitioner类似于maprdece的分区
4.窄依赖：父分区有一个个子分区；宽依赖：父分区有多个子分区
或者就是看是否存在shuffle过程，存在就是宽依赖
5.DAGscheluder会根据rdd的算子操作的宽窄依赖构建DAG，然后进行DAG切分，遇到宽依赖就会划分一个stage