为什么spark跑不下来的任务mr却能跑下来？

Spark和MapReduce（MR）是两种不同的计算框架，它们在任务执行的方式和处理数据的方式上有所不同，可能会导致某些任务在Spark上无法运行但在MR上可以运行。

以下是一些可能的原因：

内存需求：Spark是内存计算框架，它将数据存储在内存中进行处理，因此对于某些大规模的数据集或者内存资源较少的情况下，Spark可能无法完成任务。相比之下，MR将数据存储在磁盘上，可以处理更大的数据集。
任务调度：Spark使用了分布式调度器来管理任务的执行，这可能需要更多的资源和配置来确保任务的顺利执行。如果Spark集群的配置不正确或者资源不足，可能导致任务无法成功运行。而MR使用Hadoop的YARN进行任务调度，其调度机制相对简单，可以适应更多的环境。
数据处理方式：Spark使用了RDD（弹性分布式数据集）进行数据处理，它提供了更丰富的转换和操作方式，但也需要更多的内存和计算资源。而MR使用了经典的Map和Reduce操作，相对来说更简单直接。
代码逻辑：Spark和MR使用不同的API和编程模型，某些任务在Spark上需要重新调整代码逻辑才能正确运行。Spark的API更为灵活，可以进行更多的操作和优化，但同时也需要更多的注意事项。

需要注意的是，Spark和MR并不是完全互斥的，可以根据具体的需求和环境选择合适的计算框架。有些任务可能在Spark上无法运行，但可以通过调整参数或者代码逻辑来解决