的可擴展性。 可能大家多MR的shuffle比較清楚，相對來說MR的shuffle是比較清晰和粗暴的。 ...

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 ...

mr的shuffle mapShuffle 數據存到hdfs中是以塊進行存儲的，每一個塊對應一個分片，maptask就是從分片中獲取數據的 在某個節點上啟動了map Task,map Task讀取是通過k-v來讀取的,讀取的數據會放到環形緩存區，這樣做的目的是為了防止IO的訪問次數 ...

step1 input InputFormat讀取數據，將數據轉換成<key ,value>對,設置FileInputFormat，默認是文本格式（TextInputForma ...

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 ...

有許多場景下，我們需要進行跨服務器的數據整合，比如兩個表之間，通過Id進行join操作，你必須確保所有具有相同id的數據整合到相同的塊文件中。那么我們先說一下mapreduce的shuffle過程。 Mapreduce的shuffle的計算過程是在executor中划分mapper ...

Spark的Shuffle過程介紹 Shuffle Writer Spark豐富了任務類型，有些任務之間數據流轉不需要通過Shuffle，但是有些任務之間還是需要通過Shuffle來傳遞數據，比如wide dependency的group by key。 Spark中需要Shuffle輸出 ...

1、map到reduce中間的一個過程 　　洗牌,打亂(打亂我們傳遞的所有元素)(流程:input->map->reduce->output) 2、map()->shuffle->reduce() map()接收數據,以wc為例,其中數據可是為< ...