**深度拆解：宽依赖下 Spark 与 MapReduce Shuffle 数据流动** 🚀 在大数据处理中，**Shuffle** 是连接计算阶段的关键环节，尤其在**宽依赖**（如 `groupByKey`、`join`）场景下，数据需跨节点重分布，性能挑战极大。本文对比 **Spark** 和 **MapReduce** 的 Shuffle 机制，揭秘优化逻辑！ ### **1. MapReduce：保守的磁盘王者** 💾 MapReduce 的 Shuffle 严格依赖磁盘： - **Map 阶段**：数据按分区排序后写入磁盘，生成**中间文件**。 - **Reduce 阶段**...

还有高手

我的零基础嵌入式一站式逆袭指南再次完善补充❗从博主自己作为小白转行嵌入式以来，就有做笔记的习惯。本指南为博主去年作为天坑专业（交通运输）零基础从开始学习嵌入式，到后面拿到15个offer的全流程记录，包括整个秋招流程的八股，面经，学习经验。原创的不断更新且已经申请版权，达到30W字，全网售出800➕份，广受好评（见图四）❓Q：这份攻略最近完善了什么？博主从今年二月份就进行免费的答疑活动，毫不夸张的说，群聊免费答疑已经面向近2000人，私信免费答疑已经面向上百人。如果你有免费答疑的需求请看@工科女的答疑日常答疑过程中，我会发现很多同学的疑问都是相通的和类似的，所以决定将大家常见的普适性问题进行汇...