### 🔍 Spark vs MapReduce：Shuffle与宽依赖的底层逻辑对比 在大数据处理中，**Shuffle（数据重分布）**是影响性能的关键操作，而**宽依赖（Wide Dependency）**则直接决定了Shuffle的发生条件。Spark和MapReduce作为两大分布式计算框架，在底层逻辑上有着显著差异。 #### 🧩 **Shuffle机制对比** 1. **MapReduce的Shuffle**：   - **刚性分阶段**：Map和Reduce阶段严格分离，Map输出必须落盘（磁盘I/O瓶颈 📉），再由Reduce任务拉取，导致高延迟。   - **数据流固...