mr的shuffle与spark的shuffle

mr的shuffle是指在Hadoop中进行的shuffle操作，将Map Task的输出结果分组并排序，然后将分组后的数据按照Reducer数量分配给各个Reducer节点，以供后续的操作使用。

而Spark的shuffle与Hadoop的shuffle类似，也是将Map Task输出的数据进行合并和排序，然后将合并后的数据分配给不同的Executor节点，以便后续的操作使用。但是，由于Spark的数据处理模型不同于Hadoop，在处理大规模数据时更加高效。

相关问题

47.mr的shuffle与spark的shuffle有什么区别

MapReduce（以下简称MR）和Spark都是大数据处理技术，它们的shuffle过程有一些区别：

1. Shuffle实现方式不同：MR通过将每个Map Task产生的数据写入磁盘，再读取到Reduce Task的内存中，进行排序和分组等操作。而Spark通过网络直接将Map Task产生的数据传输到Reduce Task的内存中，进行排序和分组等操作。

2. Shuffle的数据传输方式不同：MR的数据传输是通过磁盘来实现的，而Spark的数据传输是通过网络来实现的。因此，在数据量较大时，MR的shuffle效率会受到磁盘I/O的限制，而Spark的shuffle效率则会受到网络带宽的限制。

3. Shuffle的操作粒度不同：在MR中，shuffle是在每个Map Task和Reduce Task之间进行的，而在Spark中，shuffle是在每个RDD之间进行的。因此，在Spark中，shuffle的粒度更细，可以更好地支持复杂的数据处理操作。

总之，MR和Spark的shuffle过程有一些区别，主要体现在实现方式、数据传输方式和操作粒度等方面。Spark的shuffle相对于MR的shuffle来说更加高效，因为它通过网络传输数据，同时支持更细粒度的数据操作。

sparkshuffle和mrshuffle区别

sparkshuffle和mrshuffle都是用于分布式计算中的数据混洗（shuffle）操作，但是它们的实现方式和特点有所不同。

sparkshuffle是Apache Spark框架中的数据混洗实现，它采用了基于内存的计算模型，能够快速高效地处理大规模数据。sparkshuffle还支持多种混洗算法，可以根据不同的场景选择最合适的算法，提高计算效率。

mrshuffle是Apache Hadoop MapReduce框架中的数据混洗实现，它采用了基于磁盘的计算模型，需要将数据写入磁盘进行排序和合并，因此速度相对较慢。但是mrshuffle具有良好的可扩展性和容错性，可以处理大规模数据和节点故障等问题。

总的来说，sparkshuffle适用于需要快速高效处理大规模数据的场景，而mrshuffle适用于需要良好的可扩展性和容错性的场景。