首先Spark是借鉴了mapreduce并在其基础上发展起来的，继承了其分布式计算的优点并改进了mapreduce明显的缺陷，但是二者也有不少的差异具体如下：MR是基于进程，spark是基于线程Spark的多个task跑在同一个进程上，这个进程会伴随spark应用程序的整个生命周期，即使没有作业进行，进程也是存在的MR的每一个task都是一个进程，当task完成时，进程也会结束所以，spark比M
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2023-08-11 23:35:57
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Spark Shuffle和Mapreduce Shuffle的区别MR ShuffleMR shuffle Spark Shuffle中包括Hash Shuffle（优化和未优化）、sortShuffle、BypassMergeSortShuffleMR Shuffle包括Map Shuffle和Reduce Shuffle//MR Shuffle
Map端Shuffle从Map方法之后开始：环
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2023-08-29 14:18:21
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1.复习：MR的shuffle在MR中，shuffle分为两个阶段，分别为shuffle write 和 shuffle read 在shuffle writer阶段，会有 写数据-聚合-排序-写磁盘（产生磁盘小文件）-归并排序，合并成大文件 在shuffle read阶段，拉取数据写入内存-排序-溢写-合并分组在MR中，排序的是强制的，为了后续的分组2.Spark shuffle:分为两种，Ha
MapReduce SparkShuffle后续优化方向通过上面的介绍，我们了解到，Shuffle过程的主要存储介质是磁盘，尽量的减少IO是Shuffle的主要优化方向。我们脑海中都有那个经典的存储金字塔体系，Shuffle过程为什么把结果都放在磁盘上，那是因为现在内存再大也大不过磁盘，内存就那么大，还这么多张嘴吃，当然是分配给最需要的了。如果具有“土豪”内存节点，减少Shuffle IO的最有效
资源粒度MR是基于进程，MR的每一个task都是一个进程，当task完成时，进程也会结束spark是基于线程，Spark的多个task跑在同一个进程上，这个进程会伴随spark应用程序的整个生命周期，即使没有作业进行，进程也是存在的所以，spark比MR快的原因也在这，MR启动就需要申请资源，用完就销毁，但是spark把进程拿到以后，这个进程会一直存在，即使没有job在跑，所以后边的job可以直接
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2023-06-11 15:22:56
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1.什么是Spark？与MR的区别？ Spark是开源的通用的计算框架，目的是为了使数据分析更快。MR也是计算框架。 区别？ &nbs
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，以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所处的工作阶段是map输出后到reduce接收前，具体可以分为map端和reduce端前后两个部分。在shuffle之
简答：1、NR 测量配置中主要包括哪些部分？ 答：包括 Measurement objects ， Reporting configurations ， Measurement identities，Quantityconfigurations， Measurement gaps。2、5G关键技术有哪些？ 1）基于OFDM优化的波形和多址接入 2）实现可扩展的OFDM间隔参数配置 3）OFDM加窗
一、程序状态寄存器访问指令ARM微处理器支持程序状态寄存器访问指令，用于在程序状态寄存器和通用寄存器之间传送数据。MRSMRS{条件} 通用寄存器，程序状态寄存器（CPSR或SPSR）MRS指令用于将程序状态寄存器的内容传送到通用寄存器中。
该指令一般用在以下几种情况：当需要改变程序状态寄存器的内容时，可用MRS将程序状态寄存器的内容读入通用寄存器，修改后再写回程序状态寄存器。当在异常处理或进程切
个人理解（嘿嘿嘿，不考虑阅读效果了）shuffle分为map端shuffle和reduce端shuffle。 map端并不是处理一点写一点，而是先将处理的数据写入到环形缓冲区，缓冲区默认大小为100M，阈值默认为0.8，也就是说当阈值达到0.8即80M时，开始将数据以轮询方式写入到本地spll磁盘。如果缓冲区写入数据达到100M时，则将map暂时阻塞，等待缓冲区写出。在缓冲区写到磁盘前，先将其数
首先最核心的两点：内存和磁盘的区别；job中途失败重新计算的区别。---spark最核心的概念是RDD（弹性分布式数据集），它的所有rdd在并行运算过程程中，可以做到数据共享，也就是可以重复使用mr在计算过程中---mapr：一次数据过程包含从共享文件系统读取数据、进行计算、完成计算、写入计算结果到共享存储中，在计算过程中，不同计算节点之间保持高度并行，这样的数据流模型使得那些需要反复使用一个特定
文章目录前言1. Spark core2. Spark sql3. Spark streaming 前言为什么要学习Spark？1. Spark比MapReduce快spark可以将数据缓存在内存中进行计算 (cache)spark是粗粒度资源调度，MR是细粒度资源调度DAG有向无环图 (spark两个shuffle中间结果不需要落地，MR需要数据落地)2. Spark简单1. Spark co
MRShuffle 和 SparkShuffle 机制和原理分析MR的ShuffleShuffle是什么？（以下部分图片来自于网络，侵删）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
在大数据相关的面试中，经常会遇到了一个经典的问题：请说说Spark与Hadoop MR的异同？虽然你有可能过关了，但是由于现场发挥的原因，看了这篇文章你还可以答得更好，就在这里总结一下这个问题。首先Spark是借鉴了mapreduce并在其基础上发展起来的，继承了其分布式计算的优点并改进了mapreduce明显的缺陷，但是二者也有不少的差异具体如下：1、spark把运算的中间数据存放在内存，迭代计
1.MSR和MRS指令介绍 MRS 指令: 对状态寄存器CPSR和SPSR进行读操作。通过读CPSR可以获得当前处理器的工作状态。读SPSR寄存器可以获得进入异常前的处理器状态（因为只有异常模式下有SPSR寄存器）。MSR指令: 对状态寄存器CPSR和SPSR进行写操作。与MRS配合使用，可以实现对CPSR或SPSR寄存器的读-修改-写操作，可以切换
摘要四个部分, 难度递增
Spark基础
RDD基础
job的生成和提交常用算子, 重点在于Action和Transformation算子的区分, 以及是否触发shuffle
概述Spark特点速度快. 以Hadoop的MapReduce为基准, Spark比MR快100倍易用. 提供了Java, Scala, Python的API, Python和Shell的交互式界面, 80多种算子通用. 批
2.1.6、Shuffle2.1.6.0 Shuffle Read And Write MR框架中涉及到一个重要的流程就是shuffle,由于shuffle涉及到磁盘IO和网络IO，所以shuffle的性能直接影响着整个作业的性能。Spark其本质也是一种MR框架，所以也有自己的shuffle实现。但是和MR中的shuffle流程稍微有些不同(Spark相当于Mr来说其中一些环节是可以省略的)，
上一篇“shuffle的一些概念”中提到了三种shuffle的方式，此处先来分析下SortShuffleWriter，结合代码一起调试下看看它内部到底是如何运行的。选择带有聚合的算子调试就行了，例如对一个pairRDD进行reduceByKey操作，然后就可以跳到对应的源码里面了，可以看出reduceByKey算子使用的是确实是SortShuffleWriter：直接跑到运行Task的代码中看它到
spark-shuffle与MapReduce shuffleMR shuffle1、map端2、reduce端配置调优map端的调优属性：reduce端的调优属性spark shuffle一.定义二.演变三.Hash Shuffle V1有多少个reduce任务就会产生多少个中间文件（一个task--->所产生的文件数量=== reduce task数量）Hash Shuffle V1
