Spark部分：spark中资源调度和任务调度，RDD的弹性分布模式（图解）
RDD：RDD(Resilient Distributed Datasets) ,弹性分布式数据集， 是分布式内存的一个抽象概念，RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，只能通过在其他RDD执行确定的转换操作(如map、join和group by)而创建，然而这些限制使得实现容错的开销很低。对开发者而言，RDD可以看作是Spark的一个对象，它本身运行于内存中，如读文件是一个RDD，对文件计算是一个RDD，结果集也是一个RDD ，不同的分片、 数据之间的依赖 、key-value类型的map数据都可以看做RDD。
RDD是基于内存的，是实时读取的。
MapReduce是基于磁盘的，是离线读取的。
- Spark与MapReduce的区别
- 都是分布式计算框架，Spark基于内存，MR基于HDFS。
- Spark处理数据的能力一般是MR的十倍以上，Spark中除了基于内存计算外，还有DAG有向无环图来切分任务的执行先后顺序。