spark 和mr是什么关系

Shuffle过程

      Hadoop的shuffle过程就是从map端输出到reduce端输入之间的过程shuffle是MR的心脏。

• map 端
        当Map程序开始产生结果的时候，并不是直接写到文件的，而是利用缓存做一些排序方面的预处理操作
      每个Map任务都有一个循环内存缓冲区（默认100MB, 可改io.sort.mb进行调整），当缓存的内容达到80%时，后台线程开始将内容溢出到(spill)磁盘(linux文件中, 并非hdfs)，此时map输出继续写到缓冲区，但如果缓冲区满了，map会被阻塞直到写磁盘过程完成。
        写文件使用round-robin（轮询）方式。在写入文件之前，线程先将数据按照Reduce进行分区。对于每一个分区，都会在内存中根据key进行排序，如果配置了Combiner，则排序后执行Combiner（Combine之后可以减少写入文件和传输的数据）
        每次结果达到缓冲区的阀值时，都会创建一个文件，在Map结束时，可能会产生大量的文件。在Map完成前，会将这些文件进行合并和排序。如果文件的数量超过3个，则会再次运行Combiner（1、2个文件就没有必要了）
        如果配置了压缩，则最终写入的文件会先进行压缩，这样可以减少写入和传输的数据
        一旦Map完成，则通知任务管理器，此时Reduce就可以开始复制结果数据
• reduce 端
        每个节点的map都将结果写入了本地磁盘中，reduce需要将map的结果通过集群拉取过来，这里要注意的是，需要等到所有map任务结束后reduce才会对map的结果进行拷贝，由于reduce函数有几个复制线程，以至于它可以同时拉取多个map的输出结果。默认的为5个线程（可通过修改配置mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies来修改其个数）
  这里有个问题，那么reducers怎么知道从哪些机器拉取数据呢？
  当所有map的任务结束后，applicationMaster通过心跳机制（heartbeat mechanism)，由它知道mapping的输出结果与机器host,所以reducer会定时的通过一个线程访问applicationmaster请求map的输出结果。
  　　Map的结果将会被拷贝到reduce task的JVM的内存中（内存大小可在mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent中设置）如果不够用，则会写入磁盘。当内存缓冲区的大小到达一定比例时（可通过mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent设置)或map的输出结果文件过多时（可通过配置mapreduce.reduce.merge.inmen.threshold)，将会除法合并(merged)随之写入磁盘。
  　　这时要注意，所有的map结果这时都是被压缩过的，需要先在内存中进行解压缩，以便后续合并它们。（合并最终文件的数量可通过mapreduce.task.io.sort.factor进行配置） 最终reduce进行运算进行输出。