spark比mapreduce快的一個原因
接觸spark時間不長，但是有些概念還是沒有太校準，於是回顧了一下spark的文件。讀到shuffle操作那塊發現spark的shuffle操作後的reduce也是儲存到檔案然後從檔案中讀取。以前一直以為spark快是因為這部分操作是在記憶體中執行，也就是reduce操作從記憶體中讀取shufflemaptask的結果。看來以後學知識還是要紮實一點，慢一點沒有關係。
上面指出了，spark也是從檔案中讀取shuffle結果，那快速的原因在哪裡呢？
- rdd快取，rdd計算是可以設定快取的
- map快取，map的結果也是會被快取的，以便以後利用。 （以上這兩點是官網找到的）
- 對shuffle操作的優化，生成的中間檔案減少了，那麼磁碟io就會減少。
- 由於mapreduce會對資料進行排序，所以reduce操作必須等到檔案全部生成並進行排序之後才可以進行。spark不是這種自動排序，因此可以生成一點，重新整理ShuffleMapTask緩衝區到檔案中，然後直接進行reduce
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