Mapreduce中Shuffle 与 Spark中Shuffle 的区别？

Love The Way You Lie 2021-09-25 05:14 439阅读 0赞

Spark 1.2以后默认用SortShuffleManager

不同点：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td style="width:276px;">&nbsp;</td> 
   <td style="width:588px;">Mapreduce&nbsp;Shuffle</td> 
   <td style="width:564px;">Spark&nbsp;Shuffle</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:276px;">map端大文件的索引文件</td> 
   <td style="width:588px;">没有</td> 
   <td style="width:564px;">有</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:276px;">map端输出的文件是否有序</td> 
   <td style="width:588px;">有序</td> 
   <td style="width:564px;">如果启用byPass机制则不会排序，反之会排序</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:276px;">reduce端读取文件</td> 
   <td style="width:588px;">直接读取map输出的大文件</td> 
   <td style="width:564px;">先读取索引文件</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:276px;">&nbsp;</td> 
   <td style="width:588px;">&nbsp;</td> 
   <td style="width:564px;">&nbsp;</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

启用byPass机制的触发条件：

*  shuffle read task数量小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold参数的值（默认是200）
 *  不是聚合类的shuffle算子（比如repartition、join；reduceByKey是聚合类算子）

相同点：

1 都是先写到内存，达到阈值时溢出多个小文件

2 有多少个map会产生多少个大文件；上游stage有多个少task，也会产生多少个大文件；

**网上经常说的spark基于内存计算，意思是可以把反复用到的数据cache到内存中，不再反复从磁盘加载到内存，所以快。spark的shuffle，中间文件也是会落磁盘的！**

**mr不会把多次用到的同一份数据cache到内存中，是多次从磁盘加载到内存。**

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