MR的shuffle和Spark的shuffle之间的区别

mr的shuffle 
mapShuffle 
数据存到hdfs中是以块进行存储的，每一个块对应一个分片，maptask就是从分片中获取数据的 
在某个节点上启动了map Task,map Task读取是通过k-v来读取的,读取的数据会放到环形缓存区，这样做的目的是为了防止IO的访问次数,然后环形缓存区的内存达到一定的阀值的 
时候会把文件益写到磁盘，溢出的各种小文件会合并成一个大文件，这个合并的过程中会进行排序，这个排序叫做归并排序 
map阶段会涉及到 
1.sort排序(默认按字典排序) 
2.合并(combiner合并) 
3.文件合并(merage 合并 总共有三种，默认是内存到磁盘) 
4.压缩（设置压缩就会执行） 
reduce Shuffle 
归并排序完成后reduce端会拉取map端的数据，拉取的这个过程叫做copy过程，拉取的数据合并成一个文件，GroupComparator(默认,这个我们也可以自定义)是专门对文件夹里面的key进行分组 
然后就形成k-List(v1,v2,v3)的形式，然后reduce经过业务处理，最终输出到hdfs，如果设置压缩就会执行，不设置则不执行 
reduce阶段会涉及到： 
1.sort排序 
2.分组（将相同的key的value放到一个容器的过程） 
3.merge文件合并

4.压缩

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spark shuffle的版本一
1.rdd中一个partition对应一个shufflemapTask任务，因为某个节点上可以有多个分区，所以可以有多个shufflemapTask 
2.每一个shufflemapTask都会为每一个resultTask创建一个bucket缓存(内存)，bucket的数量=M x R,当内存达到一定值的时候会益写到shuffleblockfile文件中 
3.shuffleMap task会封装成一个叫mapStatus,这个mapstatus里面包含了每一个resultTask拉取数据的大小 
Mapstatus： 是ShuffleMapTask返回调度器scheduler的对象，包括任务运行的块管理器地址和对应每个reducer的输出大小。 
如果partitions的数量大于2000，则用HighlyCompressedMapStatus，否则用CompressedMapStatus。 
4.每一个resultTask拉取过来的数据，就会在内部形成一个rdd,这个rdd叫做shuffleRdd,这个rdd的数据优先存放到内存中，内存中不够然后存到磁盘里 
如果是groupByKey算子就结束了,下次执行ReduceByKey的时候，再进行相同key的聚合操作，这个时候会把shuffle rdd进行聚合操作生成mapPartitionRdd,就是我们执行reduceByKey之后得到的那个rdd 
spark shuffle的版本二 
版本一的缺点:版本一的shuffle方式中会产生大量的小文件， 
版本二的优点:就是为了减少这么多小文件的生成 
bucket的数量=cpu*resultTask的个数 
版本二设计的原理:一个shuffleMapTask还是会写入resultTask对应个数的本地文件，但是当下一个shuffleMapTask运行的时候会直接把数据写到之前已经建立好的本地文件，这个文件可以复用，这种复用机制叫做consolidation机制 
我们把这一组的shuffle文件称为shuffleGroup,每个文件中都存储了很多shuffleMapTask对应的数据，这个文件叫做segment,这个时候因为不同的shuffleMapTask都是存在一个文件中 
所以建立索引文件，来标记shuffleMapTask在shuffleBlockFile的位置+偏移量，这样就可以在一个文件里面把不同的shuffleMaptask数据分出来 
spark shuffle的版本三 
版本三的优点：是通过排序建立索引，相比较于版本二，它只有一个临时文件，不管有多少个resultTask都只有一个临时文件， 
缺点:这个排序操作是一个消耗CPU的操作，代价是会消耗很多的cpu 
版本二占用内存多，打开文件多，但不需排序，速度快。版本三占用内存少，打开文件少，速度相对慢。实践证明使用第二种方案的应用场景更多些。 
shuffle的读流程 
1.有一个类blockManager，封装了临时文件的位置信息,resultTask先通过blockManager,就知道我从哪个节点拿数据 
如果是远程，它就是发起一次socket请求，创建一个socket链接。然后发起一次远程调用，告诉远程的读取程序，读取哪些数据。读到的内容再通过socket传过来。 
2.一条条读数据和一块块读数据的优缺点？ 
如果是一条条读取的话，实时性好，性能低下

一块块读取的话性能高，但是实时性不好

Shuffle读由reduce这边发起，它需要先到临时文件中读，一般这个临时文件和reduce不在一台节点上，它需要跨网络去读。但也不排除在一台服务器。不论如何它需要知道临时文件的位置， 
这个是谁来告诉它的呢？它有一个BlockManager的类。这里就知道将来是从本地文件中读取，还是需要从远程服务器上读取。 
读进来后再做join或者combine的运算。 
这些临时文件的位置就记录在Map结构中。 
可以这样理解分区partition是RDD存储数据的地方，实际是个逻辑单位，真正要取数据时，它就调用BlockManage去读，它是以数据块的方式来读。 
比如一次读取32k还是64k。它不是一条一条读，一条一条读肯定性能低。它读时首先是看本地还是远程，如果是本地就直接读这个文件了， 
如果是远程，它就是发起一次socket请求，创建一个socket链接。然后发起一次远程调用，告诉远程的读取程序，读取哪些数据。读到的内容再通过socket传过来。