MapReduce Shuffle原理 与 Spark Shuffle原理
MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌、混洗，把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据，越随机越好。MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程，把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据。 为什么MapReduce计算模型需要 ...
原文：spark shuffle：分区原理及相关的疑问
一 分区原理 .为什么要分区 这个借用别人的一段话来阐述。 为了减少网络传输，需要增加cpu计算负载。数据分区，在分布式集群里，网络通信的代价很大，减少网络传输可以极大提升性能。mapreduce框架的性能开支主要在io和网络传输，io因为要大量读写文件，它是不可避免的，但是网络传输是可以避免的，把大文件压缩变小文件， 从而减少网络传输，但是增加了cpu的计算负载。 Spark里面io也是不可避免 ...
2018-06-23 16:28 0 2010 推荐指数：
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MapReduce Shuffle 和 Spark Shuffle 原理概述
Shuffle简介 Shuffle的本意是洗牌、混洗的意思，把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。而在MapReduce中，Shuffle更像是洗牌的逆过程，指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据，以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所处的工作 ...
spark shuffle内在原理说明
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Spark Shuffle
1、spark shuffle：spark 的 shuffle 主要发生在 DAG 视图中的 stage 和 stage 之间，也就是RDD之间是宽依赖的时候，会发生 shuffle。 补充：spark shuffle在很多地方也会参照mapreduce一样，将它分成两个阶段map阶段 ...
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