簡要MR與Spark在Shuffle區別
一、區別 ①本質上相同，都是把Map端數據分類處理后交由Reduce的過程。 ②數據流有所區別，MR按map, spill, merge, shuffle, sort, reduce等各階段逐一實現。Spark基於DAG數據流，可實現更復雜數據流操作（根據寬/窄依賴實現） ③實現功能上有所區別 ...
原文：Spark和MR的區別
自己總結 MR是基於進程，spark是基於線程 Spark的多個task跑在同一個進程上，這個進程會伴隨spark應用程序的整個生命周期，即使沒有作業進行，進程也是存在的 MR的每一個task都是一個進程，當task完成時，進程也會結束 所以，spark比MR快的原因也在這，MR啟動就需要申請資源，用完就銷毀，但是spark把進程拿到以后，這個進程會一直存在，即使沒有job在跑，所以后邊的job可 ...
2019-06-18 17:25 0 1644 推薦指數：
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