/ MapReduceShuffle原理与SparkShuffle原理
MapReduceShuffle原理与SparkShuffle原理
MapReduceShuffle原理与SparkShuffle原理
Shuffle的本义是洗牌、混洗，把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据，越随机越好。
MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程，把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据。
为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程？我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段：Map是映射，担任数据的过滤分发；
Reduce是规约，担任数据的计算归并。
Reduce的数据来源于Map，Map的输出即是Reduce的输入，Reduce需要通过Shuffle来获取数据。
从Map输出到Reduce输入的整个过程可以广义地称为Shuffle。
Shuffle横跨Ma 本软件ID:15469206
Shuffle的本义是洗牌、混洗，把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据，越随机越好。
MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程，把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据。
为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程？我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段：Map是映射，担任数据的过滤分发；
Reduce是规约，担任数据的计算归并。
Reduce的数据来源于Map，Map的输出即是Reduce的输入，Reduce需要通过Shuffle来获取数据。
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