mapreduce 和spark的shuffle
时间: 2023-04-29 15:02:07 浏览: 60
MapReduce和Spark都是大数据处理框架,它们的shuffle是指在分布式计算过程中,将数据重新分区并重新组合的过程。在MapReduce中,shuffle是将Map阶段的输出按照key进行排序并分组,然后将相同key的value合并在一起,传递给Reduce阶段。而在Spark中,shuffle是将RDD分区中的数据重新分配到不同的节点上,以便进行下一步的计算。Spark的shuffle相比MapReduce更加高效,因为它采用了内存计算和数据本地化等优化策略。
相关问题
mapreduce和spark的shuffle
MapReduce和Spark都使用了Shuffle来进行数据的重新分区和排序。在MapReduce中,Shuffle是Map和Reduce之间的关键步骤,它负责将Map的输出按照键进行排序和分区,然后传递给Reduce进行处理。Shuffle的过程包括Map端的Shuffle和Reduce端的Shuffle。Map端的Shuffle主要是将Map的输出按照键进行排序和分区,然后写入磁盘。Reduce端的Shuffle则是从磁盘读取Map的输出,并按照键进行合并和排序,然后传递给Reduce进行处理。\[2\]
在Spark中,Shuffle也是对MapReduce Shuffle的优化。Spark的Shuffle分为两种实现方式,分别是HashShuffle和SortShuffle。HashShuffle使用哈希函数将数据分区到不同的节点上,然后在每个节点上进行本地排序。SortShuffle则是将数据按照键进行排序,然后再进行分区。Spark的Shuffle也包括Shuffle write和Shuffle read两个阶段,其中Shuffle write相当于MapReduce的map,负责将数据按照键进行排序和分区,然后写入磁盘;Shuffle read相当于MapReduce的reduce,负责从磁盘读取数据,并按照键进行合并和排序。\[1\]\[3\]
总结来说,MapReduce和Spark的Shuffle都是用来重新分区和排序数据的关键步骤,但在实现上有一些不同。MapReduce的Shuffle是Map和Reduce之间的过程,而Spark的Shuffle是对MapReduce Shuffle的优化,并且有两种实现方式:HashShuffle和SortShuffle。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [详解MapReduce Shuffle与Spark Shuffle](https://blog.csdn.net/u012369535/article/details/90757029)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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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。