Apache Spark的高性能一定程度上取决于它采用的异步并发模型（这里指server/driver 端采用的模型），这与Hadoop 2.X（包括YARN和MapReduce）是一致的。
Hadoop 2.X自己实现了类似Actor的异步并发模型，实现方式是epoll+状态机，而Apache Spark则直接采用了开源软件Akka，该软件实现了Actor模型，性能非常高。
尽管二者在 server 端采用了一致的并发模型，但在任务级别（特指 Spark任务和MapReduce任务）上却采用了不同的并行机制：Hadoop MapReduce采用了多进程模型，而Spark采用了多线程模型。
注意，本文的多进程和多线程，指的是同一个节点上多个任务的运行模式。无论是MapReduce和Spark，整体上看，都是多进程：MapReduce应用程序是由多个独立的Task进程组成的；Spark应用程序的 运行环境是由多个独立的Executor进程构建的临时资源池构成的。
多进程模型便于细粒度控制每个任务占用的资源，但会消耗较多的启动时间，不适合运行低延迟类型的作业，这是MapReduce广为诟病的原因之一。而多线程模型则相反，该模型使得Spark很适合运行低延迟类型的作业。总之，Spark同节点上的任务以多线程的方式运行在一个JVM进程中，可带来以下好处：
1）任务启动速度快，与之相反的是MapReduce Task进程的慢启动速度，通常需要1s左右；
2）同节点上所有任务运行在一个进程中，有利于共享内存。这非常适合内存密集型任务，尤其对于那些需要加载大量词典的应用程序，可大大节省内存。
3） 同节点上所有任务可运行在一个JVM进程(Executor)中，且Executor所占资源可连续被多批任务使用，不会在运行部分任务后释放掉，这避免了每个任务重复申请资源带来的时间开销，对于任务数目非常多的应用，可大大降低运行时间。与之对比的是MapReduce中的Task：每个Task单独申请资源，用完后马上释放，不能被其他任务重用，但是可以通过设置 mapred.job.reuse.jvm.num.tasks = 大于 0 的值，来开启 JVM 重用。(开启 JVM 重用：这个功能的缺点是，开启JVM重用将一直占用使用到的task插槽，以便进行重用，直到任务完成后才能释放。如果某个“不平衡的”job中有某几个reduce task执行的时间要比其他Reduce task消耗的时间多的多的话，那么保留的插槽就会一直空闲着却无法被其他的job使用，直到所有的task都结束了才会释放)
尽管Spark的过线程模型带来了很多好处，但同样存在不足，主要有：
1）由于同节点上所有任务运行在一个进程中，因此，会出现严重的资源争用，难以细粒度控制每个任务占用资源。与之相 反的是MapReduce，它允许用户单独为Map Task和Reduce Task设置不同的资源，进而细粒度控制任务占用资源量，有利于大作业的正常平稳运行。