简要MR与Spark在Shuffle区别

**一、区别** ①本质上相同，都是把Map端数据分类处理后交由Reduce的过程。 ②数据流有所区别，MR按map, spill, merge, shuffle, sort, r educe等各阶段逐一实现。Spark基于DAG数据流，可实现更复杂数据流操作（根据宽/窄依赖实现） ③实现功能上有所区别，MR在map中做了排序操作，而Spark假定大多数应用场景Shuffle数据的排序操作不是必须的，而是采用Aggregator机制（Hashmap每个元素