从high-level的角度来看hadoop和spark的shuffle有什么差异？
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从high-level的角度来看，两者并没有大的差别。都是将mapper(Spark中是ShuffleMapTask)的输出进行partition，不同的partition送到不同的reducer(Spark里的reducer可能是下一个stage的ShuffleMapTask，也可能是ResultTask)。Reducer以内存做缓冲区，边shuffle边aggregate数据，等数据aggregate好之后再进行reduce()(Spark里可能是后续的一系列操作)
2021-12-06 01:05:41赞同 展开评论 打赏
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