简要MR与Spark在Shuffle区别
一、区别 ①本质上相同，都是把Map端数据分类处理后交由Reduce的过程。 ②数据流有所区别，MR按map, spill, merge, shuffle, sort, reduce等各阶段逐一实现。Spark基于DAG数据流，可实现更复杂数据流操作（根据宽/窄依赖实现） ③实现功能上有所区别 ...
原文：Spark和MR的区别
自己总结 MR是基于进程，spark是基于线程 Spark的多个task跑在同一个进程上，这个进程会伴随spark应用程序的整个生命周期，即使没有作业进行，进程也是存在的 MR的每一个task都是一个进程，当task完成时，进程也会结束 所以，spark比MR快的原因也在这，MR启动就需要申请资源，用完就销毁，但是spark把进程拿到以后，这个进程会一直存在，即使没有job在跑，所以后边的job可 ...
2019-06-18 17:25 0 1644 推荐指数：
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