的可扩展性。 可能大家多MR的shuffle比较清楚，相对来说MR的shuffle是比较清晰和粗暴的。 ...

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 ...

mr的shuffle mapShuffle 数据存到hdfs中是以块进行存储的，每一个块对应一个分片，maptask就是从分片中获取数据的 在某个节点上启动了map Task,map Task读取是通过k-v来读取的,读取的数据会放到环形缓存区，这样做的目的是为了防止IO的访问次数 ...

step1 input InputFormat读取数据，将数据转换成<key ,value>对,设置FileInputFormat，默认是文本格式（TextInputForma ...

1） spark中只有特定的算子会触发shuffle，shuffle会在不同的分区间重新分配数据！ 如果出现了shuffle，会造成需要跨机器和executor传输数据，这样会导致 低效和额外的资源消耗！ 2） 和Hadoop的shuffle不同的时，数据 ...

有许多场景下，我们需要进行跨服务器的数据整合，比如两个表之间，通过Id进行join操作，你必须确保所有具有相同id的数据整合到相同的块文件中。那么我们先说一下mapreduce的shuffle过程。 Mapreduce的shuffle的计算过程是在executor中划分mapper ...

Spark的Shuffle过程介绍 Shuffle Writer Spark丰富了任务类型，有些任务之间数据流转不需要通过Shuffle，但是有些任务之间还是需要通过Shuffle来传递数据，比如wide dependency的group by key。 Spark中需要Shuffle输出 ...

1、map到reduce中间的一个过程 　　洗牌,打乱(打乱我们传递的所有元素)(流程:input->map->reduce->output) 2、map()->shuffle->reduce() map()接收数据,以wc为例,其中数据可是为< ...