1.Spark是MapReduce的进阶架构
2.Spark相对于MapReduce的优势
MapReduce存在的问题
1. MapReduce框架局限性
1）仅支持Map和Reduce两种操作
2）处理效率低效。
a）Map中间结果写磁盘，Reduce写HDFS，多个MR之间通过HDFS交换数据; 任务调度和启动开销大;
b）无法充分利用内存
c）Map端和Reduce端均需要排序
3）不适合迭代计算(如机器学习、图计算等)，交互式处理(数据挖掘) 和流式处理(点击日志分析)
2. MapReduce编程不够灵活
1）尝试scala函数式编程语言
3. 主要用于hue或者支持hive sql 的表/视图创建、清空、删除，数据的查询，表结构的设置与查看。
Spark
1. 高效(比MapReduce快10~100倍)
1）内存计算引擎，提供Cache机制来支持需要反复迭代计算或者多次数据共享，减少数据读取的IO开销
2）DAG引擎，减少多次计算之间中间结果写到HDFS的开销
3）使用多线程池模型来减少task启动开稍，shuffle过程中避免 不必要的sort操作以及减少磁盘IO操作
2. 易用
1）提供了丰富的API，支持Java，Scala，Python和R四种语言
2）代码量比MapReduce少2~5倍
3. 与Hadoop集成 读写HDFS/Hbase 与YARN集成
3.MapReduce和Spark的Shuffle过程对比
| MapReduce |
Spark |
|
| collect |
在内存中构造了一块数据结构用于map输出的缓冲 |
没有在内存中构造一块数据结构用于map输出的缓冲，而是直接把输出写到磁盘文件 |
| sort |
map输出的数据有排序 |
map输出的数据没有排序 |
| merge |
对磁盘上的多个spill文件最后进行合并成一个输出文件 |
在map端没有merge过程，在输出时直接是对应一个reduce的数据写到一个文件中，这些文件同时存在并发写，最后不需要合并成一个 |
| copy框架 |
jetty |
netty或者直接socket流 |
| 对于本节点上的文件 |
仍然是通过网络框架拖取数据 |
不通过网络框架，对于在本节点上的map输出文件，采用本地读取的方式 |
| copy过来的数据存放位置 |
先放在内存，内存放不下时写到磁盘 |
一种方式全部放在内存； 另一种方式先放在内存 |
| merge sort |
最后会对磁盘文件和内存中的数据进行合并排序 |
对于采用另一种方式时也会有合并排序的过程 |
4.MapReduce Shuffle可优化方向
压缩：对数据进行压缩，减少写读数据量；
减少不必要的排序：并不是所有类型的Reduce需要的数据都是需要排序的，排序这个nb的过程如果不需要最好还是不要的好；
内存化：Shuffle的数据不放在磁盘而是尽量放在内存中，除非逼不得已往磁盘上放；当然了如果有性能和内存相当的第三方存储系统，那放在第三方存储系统上也是很好的；这个是个大招；
网络框架：netty的性能据说要占优了；
本节点上的数据不走网络框架：对于本节点上的Map输出，Reduce直接去读吧，不需要绕道网络框架。
5.Spark Shuffle可优化方向
Spark作为MapReduce的进阶架构，对于Shuffle过程已经是优化了的，特别是对于那些具有争议的步骤已经做了优化，但是Spark的Shuffle对于我们来说在一些方面还是需要优化的。
压缩：对数据进行压缩，减少写读数据量；
内存化：Spark历史版本中是有这样设计的：Map写数据先把数据全部写到内存中，写完之后再把数据刷到磁盘上；考虑内存是紧缺资源，后来修改成把数据直接写到磁盘了；对于具有较大内存的集群来讲，还是尽量地往内存上写吧，内存放不下了再放磁盘。
6. mapReduce 的具体过程
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mapTask,mapTask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）
reduceShuffle
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.merage文件合并
4.压缩