理解mapreduce和spark，主要的区别在于spark需要更少的i/o，因为它保持了“窄”的血统，即在一个worker上获取输入，每个worker有多个分区，处理它并在沿袭中移动，而不是执行Map的一个作业，然后在磁盘上刷新，然后执行另一个相应的作业。简而言之，spark是hdfs->read->map，hadoopmapreduce是hdfs->read->map->hdfs。
可以理解的是，mapreduce比spark早5年多，而且不可能有一个利用系统内存的设计。
我想了解在低内存上运行spark是否与运行mapreduce相同？