本节书摘来自华章计算机《Spark大数据处理：技术、应用与性能优化》一书中的第1章，第1.4节,作者:高彦杰 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
1.4 Spark分布式架构与单机多核架构的异同
我们通常所说的分布式系统主要指的是分布式软件系统，它是在通信网络互连的多处理机的架构上执行任务的软件系统，包括分布式操作系统、分布式程序设计语言、分布式文件系统和分布式数据库系统等。Spark是分布式软件系统中的分布式计算框架，基于Spark可以编写分布式计算程序和软件。为了整体宏观把握和理解分布式系统，可以将一个集群视为一台计算机。分布式计算框架的最终目的是方便用户编程，最后达到像原来编写单机程序一样编写分布式程序。但是分布式编程与编写单机程序还是存在不同点的。由于分布式架构和单机的架构有所不同，存在内存和磁盘的共享问题，这也是我们在书写和优化程序的过程中需要注意的地方。分布式架构与单机架构的对比如图1-6所示。
1）在单机多核环境下，多CPU共享内存和磁盘。当系统所需的计算和存储资源不够，需要扩展CPU和存储时，单机多核系统显得力不从心。
2）大规模分布式并行处理系统是由许多松耦合的处理单元组成的，要注意的是，这里指的是处理单元而非处理器。每个单元内的CPU都有自己私有的资源，如总线、内存、硬盘等。这种结构最大的特点在于不共享资源。在不共享资源（Share Nothing）的分布式架构下，节点可以实现无限扩展，即计算能力和存储的扩展性可以成倍增长。
在分布式运算下，数据尽量本地运算，减少网络I/O开销。由于大规模分布式系统要在不同处理单元之间传送信息，在网络传输少时，系统可以充分发挥资源的优势，达到高效率。也就是说，如果操作相互之间没有什么关系，处理单元之间需要进行的通信比较少，则采用分布式系统更好。因此，分布式系统在决策支持（DSS）和数据挖掘（Data Mining）方面具有优势。
Spark正是基于大规模分布式并行架构开发，因此能够按需进行计算能力与存储能力的扩展，在应对大数据挑战时显得游刃有余，同时保证容错性，让用户放心地进行大数据分析。
