一、spark产生的目的

spark产生：为了替代Mapreduce，解决Mapreduce计算短板
Hadoop生态体系：hdfs+zokeeper +mareduce/hive+hbase+storm+mahot+其他 工具；
spark体系：hdfs+zokeeper +spark+hbase+storm+mahot+其他 工具。

二、spark的设计初衷：
设计一个统一的计算引擎解决所有的各类型计算，包含计算类型:
1.离线批处理；
2.交互式查询
3.图计算
4.流失计算
5.机器学习/迭代计算
6.Spark R 科学计算，数据分析

三、spark和Mapreduce的对比之后的优势：
1.减少磁盘IO
MapReduce：基于磁盘
Spark 基于内存（尽量把临时数据缓存到内存）
2.增加并行度：
MapReduce：MapTask ReduceTask 一个进程一个Task（默认）
spark：ShuffleMapTask ResultTask 使用的是一个线程
3.避免重复计算：
可以吧把数据强制缓存到内存中，以供其他的task使用。
4.可选的shuffle和排序
4.1可选的shuffle
MapReduce：提供一种通用的shuffle
Combiner Partitioner sorter
shuffle的策略是一个固定的套路
如果设置了combiner会执行Combiner
如果设置的ReduceTask的个数超过1，那么Partitioner就会执行数据的分区；
如果有reducer节段的话，那么sortre的数据排序就一定会执行。
Spark的suffle：
提供了四重shuffle策略，分别适用不同的场景；
HaahShuffle,SortShuffle
4.2可选的排序：
MapReduce：如果有reducer节段的话，那么sortre的数据排序就一定会执行；
Spark：用户指定执行，否则不排序；
5.灵活的内存管理策略
要多少给多少，可以合理的分配到底哪个阶段哦，哪个组件，使用多少。
MapReduce：MapTask JVM在启动的时候就指定了最多能使用多少内存，如果超出OOM
Spark：worker启动了很多个进程executor，每个executor并发运行多个线程，每个线程执行一个程序；
每个executor和每一个task都会指定固定的内存大小去使用，如果excutor的内存固定，task的内存也有上限，也可能出现OOM
但是：spark的任务线程，出来能使用JVM的内存之外，还可以使用操作系统的内存。