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...
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。 从任务的并行度看,Spark会增加任务的并行度从而提高速度:由于...
51CTO博客已为您找到关于spark和mr的shuffle区别的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及spark和mr的shuffle区别问答内容。更多spark和mr的shuffle区别相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
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会封装成一个叫mapStatus...
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...
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,…
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
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...