mapreduce和spark的shuffle区别
时间: 2023-09-12 19:04:37 浏览: 41
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。
相关问题
mapreduce shuffle 和 spark shuffle的区别
MapReduce Shuffle 和 Spark Shuffle之间的主要区别在于它们的执行方式和速度。MapReduce Shuffle 在任何操作之前都需要先将数据全部写到磁盘上,这会产生大量的磁盘 I/O 和网络传输,使得它的速度较慢。而 Spark Shuffle 利用内存计算技术,能够在内存中实现数据交换和排序,大大提高了 Shuffle 的效率和速度。此外,Spark Shuffle 还能够支持大量小任务的执行和数据本地性优化等特性,使得它在大规模数据处理上表现更为优秀。
mapreduce shuffle和spark shuffle的区别
MapReduce Shuffle 和 Spark Shuffle 的主要区别在于数据处理的方式。在 MapReduce 中,Shuffle 是通过将 Map 的输出写入磁盘,并将这些数据按照 key 进行排序和分区,然后再将数据传输到 Reduce 端进行处理。而在 Spark 中,Shuffle 是通过在内存中进行数据传输和处理的,在 Shuffle 过程中,Spark 会将数据分为多个分区,并在不同的节点上进行处理,从而加快处理速度。