Spark與Hadoop Shuffle對比
1） spark中只有特定的算子會觸發shuffle，shuffle會在不同的分區間重新分配數據！ 如果出現了shuffle，會造成需要跨機器和executor傳輸數據，這樣會導致 低效和額外的資源消耗！ 2） 和Hadoop的shuffle不同的時，數據 ...
原文：Hadoop和Spark的Shuffer過程對比解析
Hadoop Shuffer Hadoop 的shuffer主要分為兩個階段：Map Reduce。 Map Shuffer: 這個階段發生在map階段之后，數據寫入內存之前，在數據寫入內存的過程就已經開始shuffer,通過設置mapreduce.task.io.sort.mb的參數，可改變內存的大小，默認為 M。數據在寫入內存大於 時，會發生溢寫spill 過程，將數據整體落地到磁盤，這個過 ...
2019-08-05 21:47 0 708 推薦指數：
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Mr與spark的shuffle過程詳解及對比
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