spark和mapreduce的shuffle区别

Spark和MapReduce都是大数据处理框架，它们的shuffle都是将数据从map阶段传输到reduce阶段，但是它们的shuffle实现方式有所不同。

在MapReduce中，shuffle是基于磁盘的，即map任务在本地磁盘上创建分区文件，将它们写入磁盘，然后reduce任务再从磁盘上读取这些分区文件。这种方式会生成大量的中间文件，因此需要额外的磁盘空间和IO开销。

而在Spark中，shuffle是基于内存的，即中间数据可以暂存在内存中，可以利用内存来减少磁盘IO，提高性能。Spark还引入了Tungsten引擎，它能够更好地利用CPU缓存和内存，进一步减少IO和GC开销。

因此，Spark相对于MapReduce来说，具有更高的性能和更低的开销。

相关问题

MapReduce shuffle和Spark Shuffle区别

MapReduce shuffle和Spark Shuffle都是用于在分布式计算框架中对数据进行重新分区和合并操作的技术。它们的主要区别在于数据处理的方式和性能效率上的优劣。

MapReduce shuffle是通过将Mapper的输出结果进行分区和排序，然后将其传输到Reducer进行归并处理。这个过程中，涉及到大量的磁盘I/O、网络传输和序列化/反序列化操作，导致速度较慢。同时，MapReduce shuffle只能支持Map和Reduce两个阶段的操作。

相比之下，Spark Shuffle则是在内存中进行数据处理，不需要频繁的磁盘读写和网络传输，因此速度较快。同时，Spark Shuffle支持多个阶段的操作，并且可以自定义分区策略和排序规则，具有更大的灵活性。

总体来说，Spark Shuffle相比MapReduce shuffle在数据处理速度和灵活性上都有较大的优势。

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。