从low-level的角度来看hadoop和spark的shuffle有什么差异？
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从low-level的角度来看，两者差距不小。Hadoop MapReduce是sort-based，进入combiner()和reduce()的records必须先sort。这样的好处在于combiner()/reduce()可以处理大规模的数据，因为其输入数据可以通过外排得到(mapper对每段数据先做排序，reducer的shuffle对排好序的每段数据做归并)。目前spark选择的是hash-based，通常使用HashMap对shuffle来的数据进行aggregate，不会对数据进行提前排序。如果用户需要进行排序的数据，那么要自己调用类似SortByKey()的操作。
2021-12-06 01:06:20赞同 展开评论 打赏
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