【前言：笔者将分上下篇文章进行阐述Spark和MapReduce的对比，首篇侧重于"宏观"上的对比，更多的是笔者总结的针对"相对于MapReduce我们为什么选择Spark"之类的问题的几个核心归纳点；次篇则从任务处理级别运用的并行机制/计算模型方面上对比，更多的是让大家对Spark为什么比MapReduce快有一个更深、更全面的认识。通过两篇文章的解读，希望帮助大家对Spark和MapReduce有一个更深入的了解，并且能够在遇到诸如"MapReduce相对于Spark的局限性？"等类似的面试题时能够得到较好地表现，顺利拿下offer】
>> 上篇
首先纠正一个误区：在浏览Spark官网时，经常能看到如下这张图：
从上图可以看出Spark的运行速度明显比Hadoop（其实是跟MapReduce计算引擎对比）快上百倍！相信很多人在初学Spark时，认为Spark比MapReduce快的第一直观概念都是由此而来，甚至笔者发现网上有些资料更是直接照搬这个对比，给初学者造成一个很严重的误区。
这张图是分别使用Spark和Hadoop运行逻辑回归机器学习算法的运行时间比较，那么能代表Spark运行任何类型的任务在相同的条件下都能得到这个对比结果吗？很显然是不对的，对于这个对比我们要知其然更要知其所以然。
首先，大多数机器学习算法的核心是什么？就是对同一份数据在训练模型时，进行不断的迭代、调参然后形成一个相对优的模型。而Spark作为一个基于内存迭代式大数据计算引擎很适合这样的场景，之前的文章《Spark RDD详解》也有介绍，对于相同的数据集，我们是可以在第一次访问它之后，将数据集加载到内存，后续的访问直接从内存中取即可。但是MapReduce由于运行时中间结果必然刷磁盘等因素，导致不适合机器学习等的迭代场景应用，还有就是HDFS本身也有缓存功能，官方的对比极有可能在运行逻辑回归时没有很好配置该缓存功能，否则性能差距也不至于这么大。
相对于MapReduce，我们为什么选择Spark，笔者做了如下总结：
>> Spark
1.集流批处理、交互式查询、机器学习及图计算等于一体
2.基于内存迭代式计算，适合低延迟、迭代运算类型作业
3.可以通过缓存共享rdd、DataFrame，提升效率【尤其是SparkSQL可以将数据以列式的形式存储于内存中】
4.中间结果支持checkpoint，遇错可快速恢复
5.支持DAG、map之间以pipeline方式运行，无需刷磁盘
6.多线程模型，每个worker节点运行一个或多个executor服务，每个task作为线程运行在executor中，task间可共享资源
7.Spark编程模型更灵活，支持多种语言如java、scala、python、R，并支持丰富的transformation和action的算子
>> MapReduce
1.适合离线数据处理，不适合迭代计算、交互式处理、流式处理
2.中间结果需要落地，需要大量的磁盘IO和网络IO影响性能
3.虽然MapReduce中间结果可以存储于HDFS，利用HDFS缓存功能，但相对Spark缓存功能较低效
4.多进程模型，任务调度(频繁申请、释放资源)和启动开销大，不适合低延迟类型作业
5.MR编程不够灵活，仅支持map和reduce两种操作。当一个计算逻辑复杂的时候，需要写多个MR任务运行【并且这些MR任务生成的结果在下一个MR任务使用时需要将数据持久化到磁盘才行，这就不可避免的进行遭遇大量磁盘IO影响效率】
但是，虽然Spark相对于MapReduce有很多优势，但并不代表Spark目前可以完全取代MapReduce。
笔者之前负责的一个任务，数据存储格式是parquet，压缩比比较高，解压后数据量剧增，又加上存在一些大字段问题，任务比较复杂仅sql语句就几千行，导致Spark处理时总是报OOM，在有限的资源试了各种调优方法都不能使任务正常稳定的运行。最后改用Hive的原生引擎MapReduce执行，在资源配置相同的情况下，任务能够稳定运行，而且速度并没有想象中的那么慢。所以，对于技术之间的对比以及应用，还是建议首先要对技术本身有深入的理解比如设计思想、编程模型、源码分析等，并且要结合实际的业务场景需求等，不能空谈技术。
>> 下篇
【前言：本文主要从任务处理的运行模式为角度，分析Spark计算模型，希望帮助大家对Spark有一个更深入的了解。同时拿MapReduce和Spark计算模型做对比，强化对Spark和MapReduce理解】
从整体上看，无论是Spark还是MapReduce都是多进程模型。如，MapReduce是由很多MapTask、ReduceTask等进程级别的实例组成的；Spark是由多个worker、executor等进程级别实例组成。但是当细分到具体的处理任务，MapReduce仍然是多进程级别，这一点在文章《详解MapReduce》已有说明。而Spark处理任务的单位task是运行在executor中的线程，是多线程级别的。
对于多进程，我们可以很容易控制它们能够使用的资源，并且一个进程的失败一般不会影响其他进程的正常运行，但是进程的启动和销毁会占用很多时间，同时该进程申请的资源在进程销毁时也会释放，这就造成了对资源的频繁申请和释放也是很影响性能的，这也是MapReduce广为诟病的原因之一。
对于MapReduce处理任务模型，有如下特点：
1.每个MapTask、ReduceTask都各自运行在一个独立的JVM进程中，因此便于细粒度控制每个task占用的资源（资源可控性好）
2.每个MapTask/ReduceTask都要经历申请资源 -> 运行task -> 释放资源的过程。强调一点：每个MapTask/ReduceTask运行完毕所占用的资源必须释放，并且这些释放的资源不能够为该任务中其他task所使用
3.可以通过JVM重用在一定程度上缓解MapReduce让每个task动态申请资源且运行完后马上释放资源带来的性能开销
但是JVM重用并不是多个task可以并行运行在一个JVM进程中，而是对于同一个job，一个JVM上最多可以顺序执行的task数目，这个需要配置参数mapred.job.reuse.jvm.num.tasks，默认1。
对于多线程模型的Spark正好与MapReduce相反，这也决定了Spark比较适合运行低延迟的任务。在Spark中处于同一节点上的task以多线程的方式运行在一个executor进程中，构建了一个可重用的资源池，有如下特点：
1.每个executor单独运行在一个JVM进程中，每个task则是运行在executor中的一个线程。很显然线程线程级别的task启动速度更快
2.同一节点上所有task运行在一个executor中，有利于共享内存。比如通过Spark的广播变量，将某个文件广播到executor端，那么在这个executor中的task不用每个都拷贝一份处理，而只需处理这个executor持有的共有文件即可
3.executor所占资源不会在一些task运行结束后立即释放掉，可连续被多批任务使用，这避免了每个任务重复申请资源带来的开销
但是多线程模型有一个缺陷：同一节点的一个executor中多个task很容易出现资源征用。毕竟资源分配最细粒度是按照executor级别的，无法对运行在executor中的task做细粒度控制。这也导致在运行一些超大数据量的任务并且资源比较有限时，运行不太稳定。相比较而言，MapReduce更有利于这种大任务的平稳运行。
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