谈到 Spark，我们总是强调它比 Hadoop 更高效。为什么它可以更高效呢？是因为它优先使用内存存储？还是因为它拥有比 MapReduce 更简单高效的计算模型？

与 Hadoop 作业的区别

我们知道在 Hadoop 中，一个作业（Job）可以有一个或多个Task，Task 又可以分成 Map Task 和 Reduce Task。每个Task 分别在自己的进程中运行，Hadoop 中一个 Task 就是一个进程，其模型如下：



在 Spark 中，同样有作业（Job）的概念。一个 Application 和一个 SparkContext 相关联，每个Application 可以有一个或多个 Job并行运行。每个 Job 中包含多个 stage，stage 中

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