Spark是怎么做內存計算的？Spark為什么比MapReduce 快？

Spark會產生DAG圖，DAG圖會基于分區(qū)和寬窄依賴關系劃分階段。一個階段的內部都是窄依賴，窄依賴內，如果形成前后1：1的分區(qū)對應關系，就可以產生許多內存迭代計算的管道。

這些內存迭代計算的管道，就是一個個具體的執(zhí)行Task，一個Task是一個具體的線程，任務跑在一個線程內，就是走內存計算了。

Spark的算子豐富，MapReduce算子圓乏(Map和Reduce)，MapReduce這個編程模型，很難在一套MR中處理復雜的任務。很多的復雜任務，是需要寫多個MapReduce進行串聯.多個MR串聯通過磁盤交互數據。

Spark可以執(zhí)行內存迭代，算子之間形成DAG基于依賴劃分階段后，在階段內形成內存迭代管道.但是MapReduce的Map和Reduce之間的交互依舊是通過硬盤來交互的.