spark包括hadoop中的mapreduce，其实都是对数据的建模；
不管底层的资源管理是yarn还是别的，其实spark暴露出来的用户操作界面其实都是一样的，都是一种并行化的处理，只是具体执行的差异
是对数据建模的一种方法，把所有的数据当做了整个程序的一个入口，这是一种数据建模的思维；
整个一个大的数据集合，分布式弹性数据集，这是一套最基本的数据表达的方法；
数据都是按照map的方式来整理的。这个数据的表达的方法
数据从一开始就是按照map的方式来整理的；
从浩如烟海的数据中，找到我们期望要找到的信息，从浩如烟海的数据中找到，所以在这个数据模型中，从一开始就认为数据是key-value的模式？从一开始就认为数据是map-reduce的模式？在spark的用户手册中可以看到，在整个spark系统中的各种方法，包括map等等，包括各种各样的算子，其实都是对某一些数据集合的操作，提供的基本的算
由于spark提供了比原生mapreduce更多的算子，所以能够表达更多的语义信息，所以针对的机器学习的这种非mapreduce这样的计算模型也是能够更加合理地去表达；
可以看下map reduce提供的算子，这些算子的语义都是和处理数据相关的。都是和处理数据相关的。
可以挨个看下这些算子，mapreduce提供的算子太有现了。
发现全部都是对数据集合的操作
那tensorflow这些是和spark平级别的一个概念，还是和在spark之上的一个概念呢
按理说tensorflow也是一种新的计算模型呢。
是因为tensorflow是没有dag调度能力的。
所以spark提供的是什么呢？是要依赖dag调度的，所以tensorflo
是由这些算子，生成了dag图，从而产生了二层调度的逻辑图，所以这个调度图的起点是用了那些算子呀；所以整个问题的起点是用了算子。算子->DAG；使用这些算子的服务；
大数据处理的基本的框架
这是一套大数据处理的操作系统，资源分配系统；
这些虚拟网络系统是一套分布式系统，因为在单机上是需要有服务；
tensorflow可以不使用spark提供的dag调度系统，但是这样的话，tf就需要自己去完成failover这样的逻辑，是没有必要的，如果tf自己去写dag的调度系统的话，那么他是不是还要自己去写操作系统呀，所以tf框架直接去调用dag的框架就好了。
所以对于这些基本的算子，必须是要提供最简单的数据分割的方法出来。