1,首先要区分分布式概念,分布式指的是将一个任务切分成多块分到多台机器运行.                                                      2,进程可以理解成该服务器分到的那一块任务(MapReduce每分到一个任务会重启一个进程).
   3,线程可以 理解成在进程的基础之上又细分的更小的任务.
   4,在任务级别（特指Spark任务和MapReduce任务）上却采用了不同的并行机制：Hadoop MapReduce采用了多进程模型，而Spark采用了多线程模型.
   5,多进程模型便于细粒度控制每个任务占用的资源，但会消耗较多的启动时间，不适合运行低延迟类型的作业，这是MapReduce广为诟病的原因之一。而多线程模型则相    反，该模型使得Spark很适合运行低延迟类型的作业。总之，Spark同节点上的任务以多线程的方式运行在一个JVM进程中，可带来以下好处：
     1）任务启动速度快，与之相反的是MapReduce Task进程的慢启动速度，通常需要1s左右；
     2）同节点上所有任务运行在一个进程中，有利于共享内存。这非常适合内存密集型任务，尤其对于那些需要加载大量词典的应用程序，可大大节省内存.
     3）同节点上所有任务可运行在一个JVM进程(Executor)中，且Executor所占资源可连续被多批任务使用，不会在运行部分任务后释放掉，这避免了每个任务重复申请资源   带来的时间开销，对于任务数目非常多的应用，可大大降低运行时间。与之对比的是MapReduce中的Task：每个Task单独申请资源，用完后马上释放，不能被其他任务         重用，尽管1.0支持JVM重用在一定程度上弥补了该问题，但2.0尚未支持该功能。
    6.尽管Spark的多线程模型带来了很多好处，但同样存在不足，主要有：
     1）由于同节点上所有任务运行在一个进程中，因此，会出现严重的资源争用，难以细粒度控制每个任务占用资源。与之相反的是MapReduce，它允许用户单独为          Map和Reduce设置不同的资源，进而细粒度控制任务占用资源量，有利于大作业的正常平稳运行。
下面简要介绍MapReduce的多进程模型和Spark的多线程模型。

（1） MapReduce多进程模型

   

       1） 每个Task运行在一个独立的JVM进程中；
       2） 可单独为不同类型的Task设置不同的资源量，目前支持内存和CPU两种资源；
       3） 每个Task运行完后，将释放所占用的资源，这些资源不能被其他Task复用，即使是同一个作业相同类型的Task。也就是说，每个Task都要经历“申请资源—> 运行 Task – 释放资源”的过程。

（2） Spark多线程模型

     

     1） 每个节点上可以运行一个或多个Executor服务；

     2） 每个Executor配有一定数量的slot，表示该Executor中可以同时运行多少个ShuffleMapTask或者ReduceTask；
     3） 每个Executor单独运行在一个JVM进程中，每个Task则是运行在Executor中的一个线程；
     4） 同一个Executor内部的Task可共享内存，比如通过函数SparkContext#broadcast广播的文件或者数据结构只会在每个Executor中加载一次，而不会像MapReduce那 样，每个Task加载一次.
     5） Executor一旦启动后，将一直运行，且它的资源可以一直被Task复用，直到Spark程序运行完成后才释放退出.

    1,首先要区分分布式概念,分布式指的是将一个任务切分成多块分到多台机器运行.                                                      2,进程可以理解成该服务器分到的那一块任务(MapReduce每分到一个任务会重启一个进程).
   3,线程可以 理解成在进程的基础之上又细分的更小的任务.
   4,在任务级别（特指Spark任务和MapReduce任务）上却采用了不同的并行机制：Hadoop MapReduce采用了多进程模型，而Spark采用了多线程模型.
   5,多进程模型便于细粒度控制每个任务占用的资源，但会消耗较多的启动时间，不适合运行低延迟类型的作业，这是MapReduce广为诟病的原因之一。而多线程模型则相    反，该模型使得Spark很适合运行低延迟类型的作业。总之，Spark同节点上的任务以多线程的方式运行在一个JVM进程中，可带来以下好处：
     1）任务启动速度快，与之相反的是MapReduce Task进程的慢启动速度，通常需要1s左右；
     2）同节点上所有任务运行在一个进程中，有利于共享内存。这非常适合内存密集型任务，尤其对于那些需要加载大量词典的应用程序，可大大节省内存.
     3）同节点上所有任务可运行在一个JVM进程(Executor)中，且Executor所占资源可连续被多批任务使用，不会在运行部分任务后释放掉，这避免了每个任务重复申请资源   带来的时间开销，对于任务数目非常多的应用，可大大降低运行时间。与之对比的是MapReduce中的Task：每个Task单独申请资源，用完后马上释放，不能被其他任务         重用，尽管1.0支持JVM重用在一定程度上弥补了该问题，但2.0尚未支持该功能。
    6.尽管Spark的多线程模型带来了很多好处，但同样存在不足，主要有：
     1）由于同节点上所有任务运行在一个进程中，因此，会出现严重的资源争用，难以细粒度控制每个任务占用资源。与之相反的是MapReduce，它允许用户单独为          Map和Reduce设置不同的资源，进而细粒度控制任务占用资源量，有利于大作业的正常平稳运行。
下面简要介绍MapReduce的多进程模型和Spark的多线程模型。

（1） MapReduce多进程模型

   

       1） 每个Task运行在一个独立的JVM进程中；
       2） 可单独为不同类型的Task设置不同的资源量，目前支持内存和CPU两种资源；
       3） 每个Task运行完后，将释放所占用的资源，这些资源不能被其他Task复用，即使是同一个作业相同类型的Task。也就是说，每个Task都要经历“申请资源—> 运行 Task – 释放资源”的过程。

（2） Spark多线程模型

     

     1） 每个节点上可以运行一个或多个Executor服务；

     2） 每个Executor配有一定数量的slot，表示该Executor中可以同时运行多少个ShuffleMapTask或者ReduceTask；
     3） 每个Executor单独运行在一个JVM进程中，每个Task则是运行在Executor中的一个线程；
     4） 同一个Executor内部的Task可共享内存，比如通过函数SparkContext#broadcast广播的文件或者数据结构只会在每个Executor中加载一次，而不会像MapReduce那 样，每个Task加载一次.
     5） Executor一旦启动后，将一直运行，且它的资源可以一直被Task复用，直到Spark程序运行完成后才释放退出.