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*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：

　 　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。