**进阶实战：宽依赖下 Spark 与 MapReduce Shuffle 优化对比** 在大数据处理中，**Shuffle** 是连接不同计算阶段的关键操作，尤其在**宽依赖**（如 `groupByKey`、`join`）场景下，其性能直接影响作业效率。本文对比 Spark 和 MapReduce 在 Shuffle 优化上的差异，助你选择更优方案！ ### **1. MapReduce 的 Shuffle 机制** 🔄 MapReduce 的 Shuffle 分为 **Map 端**（分区、排序、溢写）和 **Reduce 端**（拉取、归并）。其痛点在于： - **磁盘 I/O 密...
