Spark对比MapReduce在内存计算方面的具体实现和优化策略是什么？

有的人说Spark比MapReducede计算速度快的原因是因为Spark是基于内存计算的，其实是错误的，两个都是基于内存计算。甚至Spark还沿用了MapReduce的模型和概念，只不过这些概念被融入了RDD模型中：

1. Split：在Spark中，数据首先被划分为多个分区（partitions），这相当于split的过程。每个分区可以在集群中的不同节点上进行并行处理。
2. Map：Spark的transformation操作，如map、flatMap等，对应于map过程。这些操作对分区中的每个元素应用一个函数，生成新的RDD（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）。
3. Shuffle：在Spark中，当需要进行跨分区的聚合操作时，如reduceByKey或groupByKey，就会发生shuffle。这个过程涉及将数据重新分区和排序，以便相同的键被聚集到同一个分区中。
4. Reduce：Spark的action操作，如reduce或collect，通常用于聚合数据并产生最终结果。这些操作会触发实际的计算，并返回最终结果给驱动程序。

       Spark较MapReduce节省时间最大的环节应该是是在shuffle阶段，MapReduce在shuffle阶段的排序时间开销是相当大的，因为shuffle包括了map task端对数据的分区、排序，溢写磁盘和