MR的shuffle和Spark的shuffle之间的区别
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 ...
原文：简要MR与Spark在Shuffle区别
一 区别 本质上相同，都是把Map端数据分类处理后交由Reduce的过程。 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 实现功能上有所区别，MR在map中做了排序操作，而Spark假定大多数应用场景Shuffle数据的排序操作不是必须的，而是采用Agg ...
2021-01-18 14:52 0 440 推荐指数：
相关推荐
Spark的Shuffle和MR的Shuffle异同
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。 ...
Mr与spark的shuffle过程详解及对比
------------恢复内容开始------------ 大数据的分布式计算框架目前使用的最多的就是hadoop的mapReduce和Spark，mapReducehe和Spark之间的最大区别是前者较偏向于离线处理，而后者重视实现性，下面主要介绍mapReducehe和Spark两 ...
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 ...
Spark Shuffle之Sort Shuffle
源文件放在github，随着理解的深入，不断更新，如有谬误之处，欢迎指正。原文链接https://github.com/jacksu/utils4s/blob/master/spark-knowledge/md/sort-shuffle.md 正如你所知，spark实现了多种shuffle方法 ...
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 ...
Hadoop- MR的shuffle过程
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 ...
spark.sql.shuffle.partitions和spark.default.parallelism的区别
在关于spark任务并行度的设置中，有两个参数我们会经常遇到，spark.sql.shuffle.partitions 和 spark.default.parallelism, 那么这两个参数到底有什么区别的？ 首先，让我们来看下它们的定义 Property Name ...