# **宽依赖的性能代价：Spark 与 MapReduce Shuffle 对比剖析** 🔄⚡ 在大数据处理中，**宽依赖（Wide Dependency）** 是影响性能的关键因素之一，尤其在 **Shuffle** 阶段表现明显。Spark 和 MapReduce 作为两大主流框架，其 Shuffle 机制的设计差异直接影响任务执行效率。让我们深入对比它们的性能代价！ ## **1. MapReduce 的 Shuffle：磁盘 I/O 密集型 📉** MapReduce 的 Shuffle 阶段依赖**磁盘存储**，数据在 Map 阶段写入本地磁盘，Reduce 阶段再通过网络拉取...