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：
Application：User program built on Spark. Consists of a driver program and executors on the cluster. Task：A unit of work that will be sent to one executor Job：A parallel computation consisting of multiple tasks that gets spawned in response to a Spark action (e.g. save, collect); you'll see this term used in the driver's logs. Stage：Each job gets divided into smaller sets of tasks called stages that depend on each other (similar to the map and reduce stages in MapReduce); you'll see this term used in the driver's logs.
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。