mapreduce归并和合并的区别

Spark和MapReduce是分布式计算框架。

MapReduce是由Google提出的，是一种专门用于大数据处理的编程模型和实现。它通过将大数据分成多个块，在集群上分布处理，最后再将结果合并，来实现大规模数据的高效处理。

Spark是由Apache基金会开发的，是一种内存计算框架。它通过将数据读入到内存中，进行高效的数据计算，来加速大数据处理速度。Spark支持多种编程语言，并且提供了丰富的算法和工具。

因此，主要区别在于:
MapReduce 是一种磁盘导向的计算模型，Spark是一种内存导向的计算模型。

相关问题

MapReduce的合并与归并

MapReduce是一种用于大数据处理的编程模型，它将数据分成一些小的块，然后分发给不同的计算节点进行处理，最终将结果汇总。在MapReduce中，合并和归并都是指将多个小块的数据合并成一个大块的过程。

合并是在MapReduce的Map阶段中进行的，它将输入数据分成若干个小块，每个小块由一个Map任务处理。合并将Map任务的输出数据按照一定的规则进行合并，减少数据的传输量，提高处理效率。合并的结果是中间数据，会被传递给Reduce任务进行进一步处理。

归并是在MapReduce的Reduce阶段中进行的，它将所有中间数据合并成最终的结果。在Reduce任务执行之前，MapReduce会对中间数据进行排序，以便于归并。归并将相同键值的中间数据合并成一个键值对，最终得到Reduce任务的输出结果。

总的来说，MapReduce中的合并和归并都是为了优化数据处理过程，提高处理效率和减少数据传输量。

mapreduce排序

在MapReduce中，排序是非常重要的。MapReduce在Map和Reduce的两个阶段中都会执行排序操作。全局排序是指在一个MapReduce程序产生的输出文件中，所有的结果都是按照某个策略进行排序的，例如降序还是升序。在全局排序中，只有一个reduce任务可以保证数据的全局有序，但这样无法充分利用Hadoop集群的优势。

在MapReduce的shuffle过程中，通常会执行多次排序。首先是在Map输出阶段，根据分区和key进行快速排序。然后，在Map的合并溢写文件阶段，将同一个分区的多个溢写文件进行归并排序，合成一个大的溢写文件。最后，在Reduce输入阶段，将同一分区来自不同Map任务的数据文件进行归并排序。最后阶段使用了堆排作为最后的合并过程。

在MapReduce中，有两种排序方式，即快速排序和归并排序。快速排序是通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，然后对这两部分数据分别进行快速排序，最终达到整个数据变成有序序列的目的。归并排序是建立在归并操作上的一种排序算法，通过将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列。归并排序可以采用分治法的方式进行，将子序列逐步合并，最终得到整个序列的有序结果。

因此，MapReduce中的排序操作是通过多次排序和归并的方式来实现的，以确保数据的有序性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>