spark 和 hive的shuffle 区别

Spark和Hive都使用了shuffle操作，但是它们的实现方式和目的有所不同。

在Spark中，shuffle是指将数据重新分区的操作，通常是在进行聚合操作或者连接操作时使用。在Spark中，shuffle的主要目的是将数据重新分散到多个节点上，以便进行并行计算。Spark中的shuffle过程包括三个阶段：map端的shuffle、shuffle数据的传输和reduce端的shuffle。在map端的shuffle过程中，Spark会将数据根据key进行分区并排序，然后将每个分区的数据写到磁盘上；在shuffle数据传输过程中，Spark会将数据从map端传输到reduce端，并进行合并操作；在reduce端的shuffle过程中，Spark会将数据再次根据key进行分区，并进行聚合操作。Spark中的shuffle操作通常会使用网络传输和磁盘I/O，因此会产生较大的开销。

在Hive中，shuffle是指将数据重新分区的操作，通常是在进行MapReduce任务时使用。在Hive中，shuffle的主要目的是将数据重新分配到多个Reducer上，以便进行并行计算。Hive中的shuffle过程包括两个阶段：map端的shuffle和reduce端的shuffle。在map端的shuffle过程中，Hive会将数据根据key进行分区并排序，然后将每个分区的数据写到磁盘上；在reduce端的shuffle过程中，Hive会将数据从map端传输到reduce端，并进行合并操作。Hive中的shuffle操作同样会使用网络传输和磁盘I/O，因此也会产生较大的开销。

总的来说，Spark和Hive的shuffle操作都是将数据重新分配到多个节点或Reducer上，以便进行并行计算。它们的实现方式和目的类似，但是在具体的实现过程和开销上有所不同。