### 🔍 **底层逻辑对比:Spark vs. MapReduce Shuffle与宽依赖** 在大数据处理中,**Shuffle(数据重分布)**是连接不同计算阶段的关键操作,而**宽依赖(Wide Dependency)**则是触发Shuffle的根源。Spark和MapReduce虽都基于分布式计算,但两者的Shuffle实现和宽依赖处理逻辑差异显著。 #### 🧩 **MapReduce的Shuffle:刚性且高开销** MapReduce的Shuffle是**“阶段间屏障”**的典型代表: 1. **固定两阶段模型**:Map阶段必须完全落盘(写入磁盘)后,Reduce阶段才能...