1. MR没有所谓的DAG划分,一次MR任务就意味着一次shufflfflffle;spark则是RDD驱动的,行动算子触发时才会按宽窄依赖划分阶段,只有宽依赖才会发生shuffle。 2. MR在reduce端还会进行一次合并排序,spark则在map端就完成了排序,采用Tim-Sort排序算法。 3. MR在reduce拉取的数据直接放磁盘再读,spark则是...
mr的shuffle和spark的shuffle有啥不一样呢 spark mr区别 1、spark和mr的区别 (1)计算速度 MR与Spark的根本区别(关键优化)在于:Spark除了需要shuffle的计算,其他是将结果/中间结果持久化到内存中,而MR是都需要落地到磁盘(map.reduce落地都写),Mr势必造成磁盘IO,因此Spark格外适用于频繁读写中间结果的迭代计算。 从...
spark shuffle的版本一 1.rdd中一个partition对应一个shufflemapTask任务，因为某个节点上可以有多个分区，所以可以有多个shufflemapTask 2.每一个shufflemapTask都会为每一个resultTask创建一个bucket缓存(内存)，bucket的数量=M x R,当内存达到一定值的时候会益写到shuffleblockfile文件中 3.shuffleMap task...
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功能上,MR的shuffle和Spark的shuffle是没啥区别的,都是对Map端的数据进行分区,要么聚合排序,要么不聚合排序,然后Reduce端或者下一个调度阶段进行拉取数据,完成map端到reduce端的数据传输功能。 方案上,有很大的区别,MR的shuffle是基于合并排序的思想,在数据进入reduce端之前,都会进行sort,为了方便后续的reduce端的全局...
在Spark的中,负责shuffle过程的执行、计算和处理的组件主要就是ShuffleManager,也即shuffle管理器。ShuffleManager随着Spark的发展有两种实现的方式,分别为HashShuffleManager和SortShuffleManager,因此spark的Shuffle有Hash Shuffle和Sort Shuffle两种。 Spark Shuffle发展史 ...
一、区别 ①本质上相同,都是把Map端数据分类处理后交由Reduce的过程。 ②数据流有所区别,MR按map, spill, merge, shuffle, sort, reduce等各阶段逐一实现。Spark基于DAG数据流,可实现更复杂数据流操作(根据宽/窄依赖实现) ③实现功能上有所区别,MR在map中做了排序操作,而Spark假定大多数应用场景Shuffle数据的排...
spark最后才落盘，mr是每次都落
Spark shuffle 调优 Spark 基于内存进行计算,擅长迭代计算,流式处理,但也会发生shuffle 过程。shuffle 的优化,以及避免产生 shuffle 会给程序提高更好的性能。因为 shuffle 的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量。 下图是官方的说明,1.2 版本之后默认是使用 sort shuffle 。这样会更加高效得利用内存。之前版...