本节书摘来自华章社区《深入理解Spark:核心思想与源码分析》一书中的第2章，第2.1节初识Spark，作者耿嘉安，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看

2.1　初识Spark
2.1.1　Hadoop MRv1的局限
Hadoop1.0版本采用的是MRv1版本的MapReduce编程模型。MRv1版本的实现都封装在org.apache.hadoop.mapred包中，MRv1的Map和Reduce是通过接口实现的。MRv1包括三个部分：
运行时环境（JobTracker和TaskTracker）；
编程模型（MapReduce）；
数据处理引擎（Map任务和Reduce任务）。
MRv1存在以下不足：
可扩展性差：在运行时，JobTracker既负责资源管理又负责任务调度，当集群繁忙时，JobTracker很容易成为瓶颈，最终导致它的可扩展性问题。
可用性差：采用了单节点的Master，没有备用Master及选举操作，这导致一旦Master出现故障，整个集群将不可用。
资源利用率低：TaskTracker 使用slot等量划分本节点上的资源量。slot代表计算资源（CPU、内存等）。一个Task 获取到一个slot 后才有机会运行，Hadoop 调度器负责将各个TaskTracker 上的空闲slot分配给Task使用。一些Task并不能充分利用slot，而其他Task也无法使用这些空闲的资源。slot 分为Map slot 和Reduce slot 两种，分别供MapTask和Reduce Task使用。有时会因为作业刚刚启动等原因导致MapTask很多，而Reduce Task任务还没有调度的情况，这时Reduce slot也会被闲置。
不能支持多种MapReduce框架：无法通过可插拔方式将自身的MapReduce框架替换为其他实现，如Spark、Storm等。
MRv1的示意如图2-1所示。
Apache为了解决以上问题，对Hadoop进行升级改造，MRv2最终诞生了。MRv2重用了MRv1中的编程模型和数据处理引擎，但是运行时环境被重构了。JobTracker被拆分成了通用的资源调度平台（ResourceManager，RM）和负责各个计算框架的任务调度模型（ApplicationMaster，AM）。MRv2中MapReduce的核心不再是MapReduce框架，而是YARN。在以YARN为核心的MRv2中，MapReduce框架是可插拔的，完全可以替换为其他MapReduce实现，比如Spark、Storm等。MRv2的示意如图2-2所示。

Hadoop MRv2虽然解决了MRv1中的一些问题，但是由于对HDFS的频繁操作（包括计算结果持久化、数据备份及shuffle等）导致磁盘I/O成为系统性能的瓶颈，因此只适用于离线数据处理，而不能提供实时数据处理能力。
2.1.2　Spark使用场景
Hadoop常用于解决高吞吐、批量处理的业务场景，例如离线计算结果用于浏览量统计。如果需要实时查看浏览量统计信息，Hadoop显然不符合这样的要求。Spark通过内存计算能力极大地提高了大数据处理速度，满足了以上场景的需要。此外，Spark还支持SQL查询、流式计算、图计算、机器学习等。通过对Java、Python、Scala、R等语言的支持，极大地方便了用户的使用。
2.1.3　Spark的特点
Spark看到MRv1的问题，对MapReduce做了大量优化，总结如下：
快速处理能力。随着实时大数据应用越来越多，Hadoop作为离线的高吞吐、低响应框架已不能满足这类需求。Hadoop MapReduce的Job将中间输出和结果存储在HDFS中，读写HDFS造成磁盘I/O成为瓶颈。Spark允许将中间输出和结果存储在内存中，避免了大量的磁盘I/O。同时Spark自身的DAG执行引擎也支持数据在内存中的计算。Spark官网声称性能比Hadoop快100倍，如图2-3所示。即便是内存不足，需要磁盘I/O，其速度也是Hadoop的10倍以上。
易于使用。Spark现在支持Java、Scala、Python和R等语言编写应用程序，大大降低了使用者的门槛。自带了80多个高等级操作符，允许在Scala、Python、R的shell中进行交互式查询。
支持查询。Spark支持SQL及Hive SQL对数据查询。
支持流式计算。与MapReduce只能处理离线数据相比，Spark还支持实时的流计算。Spark依赖Spark Streaming对数据进行实时的处理，其流式处理能力还要强于Storm。
可用性高。Spark自身实现了Standalone部署模式，此模式下的Master可以有多个，解决了单点故障问题。此模式完全可以使用其他集群管理器替换，比如YARN、Mesos、EC2等。
丰富的数据源支持。Spark除了可以访问操作系统自身的文件系统和HDFS，还可以访问Cassandra、HBase、Hive、Tachyon以及任何Hadoop的数据源。这极大地方便了已经使用HDFS、Hbase的用户顺利迁移到Spark。