learn from 从0开始学大数据（极客时间）
Spark 的计算阶段
- Hadoop MapReduce 简单粗暴地根据 shuffle 将大数据计算分成 Map 和 Reduce 两个阶段，然后就算完事了。
- 而 Spark 更细腻一点，将前一个的 Reduce 和后一个的 Map 连接起来，当作一个阶段持续计算，形成一个更加优雅、高效的计算模型，虽然其本质依然是 Map 和 Reduce。 但是这种多个计算阶段依赖执行的方案可以有效减少对 HDFS 的访问，减少作业的调度执行次数，因此执行速度也更快
- 和 Hadoop MapReduce 主要使用磁盘存储 shuffle 过程中的数据不同，Spark 优先使用内存 进行数据存储，包括 RDD 数据。 除非是内存不够用了，否则是尽可能使用内存， 这也是 Spark 性能比 Hadoop 高的另一个原因
Spark 的作业管理
- DAGScheduler 根据代码生成 DAG 图以后，Spark 的任务调度就以任务为单位进行分配，将任务分配到分布式集群的不同机器上执行
Spark 的执行过程
总结： Spark 有三个主要特性：
- RDD 的编程模型更简单
- DAG 切分的多阶段计算过程更快速
- 使用内存存储中间计算结果更高效
这三个特性使得 Spark 相对 Hadoop MapReduce 可以有更快的执行速度，以及更简单的编程实现
