Spark目前被越来越多的企业使用，和hadoop一样，Spark也是以作业的形式向集群提交任务，那么在内部实现Spark和Hadoop作业模型都一样吗?答案是不对的。
熟悉Hadoop的人应该都知道，用户先编写好一个程序，我们称为Mapreduce程序，一个Mapreduce程序就是一个Job，而一个Job里面可以有一个或多个Task，Task又可以区分为Map Task和Reduce Task，如下图所示：
而在Spark中，也有Job概念，但是这里的Job和Mapreduce中的Job不一样，它不是作业的最高级别的粒度，在它只上还有Application的概念。我们先来看看Spark文档是怎么定义Application，Task ，Job和Stage的：
一个Application和一个SparkContext相关联，每个Application中可以有一个或多个Job，可以并行或者串行运行 Job。Spark中的一个Action可以触发一个Job的运行。在Job里面又包含了多个Stage，Stage是以Shuffle进行划分的。在 Stage中又包含了多个Task，多个Task构成了Task Set。他们之间的关系如下图所示：
Mapreduce中的每个Task分别在自己的进程中运行，当该Task运行完的时候，该进程也就结束了。和Mapreduce不一样的 是，Spark中多个Task可以运行在一个进程里面，而且这个进程的生命周期和Application一样，即使没有Job在运行。
这个模型有什么好处呢?可以加快Spark的运行速度!Tasks可以快速地启动，并且处理内存中的数据。但是这个模型有的缺点就是粗粒度的资源管理，每个Application拥有固定数量的executor和固定数量的内存。
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