## 数据重分布深度对比：Spark与MapReduce Shuffle的宽依赖影响 🔄在大数据处理中，**宽依赖（Wide Dependency）**是影响性能的关键因素之一，而Spark和MapReduce在Shuffle阶段对宽依赖的处理方式截然不同。 ### MapReduce的Shuffle机制 📉 MapReduce的Shuffle是完全基于磁盘的，每个Map任务都会将中间结果写入本地磁盘，再由Reduce任务通过网络拉取。这种设计在**宽依赖**场景下（如`GROUP BY`或`JOIN`操作）会导致严重的I/O瓶颈，因为数据需要在节点间大量传输，磁盘读写和网络开销极高。此外...

**宽依赖的代价：Spark 与 MapReduce Shuffle 数据重分布核心对比** 🔄⚡ 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，但也是性能瓶颈的“罪魁祸首”😫。Spark 和 MapReduce 作为两大分布式框架，对 Shuffle 的实现差异直接影响作业效率。本文从**宽依赖**（Wide Dependency）的角度，对比两者的核心设计代价。 ### 1. **Shuffle 机制对比** - **MapReduce**：采用**“全量落盘”**策略，每个 Map 任务将数据分区后写入磁盘，Reduce 任务再拉取。这种设计简单可...

## 《K8s Job/CronJob 实战：定时任务与一次性任务》 🚀 在 Kubernetes 中，**Job** 和 **CronJob** 是管理**一次性任务**和**定时任务**的核心组件，适用于数据处理、报表生成、备份等场景。 ### **1. Job：一次性任务** 🔥 Job 用于执行**一次性任务**，确保任务成功完成。如果任务失败，Job 会自动重试，直到达到指定的重试次数或成功为止。 **示例场景**： - 数据处理任务 - 数据库迁移 - 批量计算 **YAML 示例**： ```yamlapiVersion: batch/v1kind: Jobmetadata:...