研究了一段时间，简单对比了二者不同点，也是Spark计算更有MapReduce的原因所在。
有一个误区，Spark 是基于内存的计算，所以快，这不是主要原因，要对数据做计算，必然得加载到内存， MapReduce也是如此，只不过 Spark 支持将需要反复用到的数据给 Cache 到内存中，减少数据加载耗时，所以 Spark 跑机器学习算法比较在行（需要对数据进行反复迭代）
1，交换数据的方式
MR 多使用hdfs做数据交换，多节点会带来IO压力；Spark多是基于本地磁盘做数据交换。
2，执行单元：
MR 的task的执行单元是进程，进程的创建销毁的开销较大；Spark的task执行单元是线程，开销较小。
3，缓存
MR 基本上没有使用缓存，读取效率低；Spark是用Buffle KV做缓存，很适合算法场景的多次迭代计算，也可以了解一下“钨丝计划”。
4，shuffle
MR的shuffle 过程每一个task 会产生多个小文件，task之间的文件无法共用；Spark 的shuffle过程会合并小文件，保持task和file是一对一，来精简小文件的数量。
5，数据
MR的数据多是hdfs，一对Map和Reduce 与其他MR是独立的，上下游执行阶段是没有血缘记录的；Spark的数据是RDD，多MR形式来共享数据，构建了一个DAG（有向无环图），上下游执行阶段是有血缘记录的，减少了重复拉取数据的成本。
6，资源申请粒度
MapReduce是每一个task去独自做资源申请，粒度较细，Spark是整体job来做资源申请，粒度较粗。
注释：MR 的过程：Map、Sort、Combine、Shuffle、Reduce。
