Spark概述和特点_spark产生的背景

1、产生背景，MR和Spark对比

1）编程
　　MR有局限性，编程繁杂，只提供了map和reduce方法，而spark是High-Level,提供了80多个算子
2）进程级别
　　MR中maptask和reducetask有很多的进程,进程启动和销毁要花大量的时间。
　　 spark的task基于线程，在每一个executor中都有一个线程池。
3）资源申请
　　在MR中，每个job的maptask和reducetask都需要单独的申请资源 ，资源反复申请很耗时。
　　在spark中，无论一个应用程序有多少个job，只需要申请一次资源即可。
　　当然，spark资源的释放要所有job执行完才可以。
4）IO
　　MR基于磁盘和有限的内存，Spark基于内存。所以这就造成了IO上的差异。
　　 MR的I/O频繁，比如Mapper和Reducer读取、溢写、merge、结果输出、shuffle、combiner
　　 spark的I/O较少，数据读取、结果输出，可能存在的shuffle及持久化
　　spark是基于p