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...
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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...
而Spark的shuffle过程时出现在ShuffleMapTask过程中,和MR的map端shuffle以及reduce端shuffle类似,spark由于是一条链路不落盘的RDD开发模式,所以Spark的shuffle分为shuffle的读操作和shuffle的写操作。 区别 MR的shuffle分为: Map端的shuffle,主要是Partition、Collector、Sort、Spill、Merge几个阶段; ...
Shuffle简介 Shuffle的本意是洗牌、混洗的意思,把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。而在MapReduce中,Shuffle更像是洗牌的逆过程,指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据,以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所处的工作阶段是map输出后到reduce接收前,具体可以分为map端和reduc...
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
spark最后才落盘，mr是每次都落
在Spark on Hive中,Hive只负责存储,而Spark负责解析SQL、优化和执行。而在Hive on Spark中,Hive既负责存储,又负责SQL的解析和优化,而Spark负责执行。 6、MR Shuffle与Spark Shuffle的区别: 虽然本质上相同,都是将map端的数据分类处理后传递给reduce过程,但两者的数据流有所区别。MR是按map/spill/merge/shuffle/so...