mapreduce和spark的shuffle区别

MapReduce和Spark都是大规模数据处理的工具，它们的shuffle都是用来实现reduce操作的。下面是它们的shuffle区别：

1. Shuffle数据存储方式不同

MapReduce的shuffle数据是存储在磁盘上的，而Spark的shuffle数据是存储在内存中的。

2. Shuffle过程中的数据压缩方式不同

MapReduce的shuffle过程中，会使用Gzip等方式对数据进行压缩，减少磁盘I/O的次数。而Spark的shuffle过程中，则没有对数据进行压缩。

3. Shuffle过程中的排序方式不同

MapReduce的shuffle过程中，采用的是基于磁盘的外部排序，而Spark的shuffle则采用的是内存排序。

4. Shuffle过程中的数据传输方式不同

MapReduce的shuffle过程中，数据的传输是通过HTTP协议进行的，而Spark的shuffle则是采用Netty等网络传输框架进行的。

综上所述，MapReduce和Spark的shuffle虽然都是用来实现reduce操作的，但在数据存储方式、数据压缩方式、排序方式和数据传输方式等方面存在一些区别。