shuffle专题

tf.train.batch和tf.train.shuffle_batch的理解

capacity是队列的长度 min_after_dequeue是出队后，队列至少剩下min_after_dequeue个数据假设现在有个test.tfrecord文件，里面按从小到大顺序存放整数0~100 1. tf.train.batch是按顺序读取数据，队列中的数据始终是一个有序的队列，比如队列的capacity=20，开始队列内容为0,1，..,19=>读取10条记录后，队列剩下10,

Spark-Shuffle阶段优化-Bypass机制详解

Spark概述 Spark-Shuffle阶段优化-Bypass机制详解 Spark的Bypass机制是一种特定情况下的优化策略，目的是减少Shuffle过程中不必要的排序开销，从而提升性能。当Shuffle分区数较少且数据量不大时，Bypass机制可以显著加快Shuffle速度。 1.什么是Shuffle？在分布式计算中，Shuffle是将数据从Map阶段传递到Reduce阶段的过

python的random模块三choices和shuffle()

choices()从给定序列中随机选取元素序列语法： random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1) population：必须是一个序列，可以是列表，元组，字符串等等。表示要从中选取元素的序列。weights：可选参数。必须是一个数字序列，长度必须和population相同。表示每个元素被选中的概率，可

LeetCode contest 192 5428. 重新排列数组 Shuffle the Array

Table of Contents 一、中文版二、英文版三、My answer 四、解题报告一、中文版给你一个数组 nums ，数组中有 2n 个元素，按 [x1,x2,...,xn,y1,y2,...,yn] 的格式排列。请你将数组按 [x1,y1,x2,y2,...,xn,yn] 格式重新排列，返回重排后的数组。示例 1：输入：nums = [2,5,

spark shuffle的演进过程

spark各版本shuffle的变化 Spark 0.8及以前 Hash Based ShuffleSpark 0.8.1 为Hash Based Shuffle引入File Consolidation机制Spark 1.1 引入Sort Based Shuffle，但默认仍为Hash Based ShuffleSpark 1.2 默认的Shuffle方式改为Sort Based Shuffle

Hadoop 1.x的Shuffle源码分析之3

shuffle有两种，一种是在内存存储数据，另一种是在本地文件存储数据，两者几乎一致。以本地文件进行shuffle的过程为例： mapOutput = shuffleToDisk(mapOutputLoc, input, filename, compressedLength) shuffleToDisk函数如下： private MapOutput shuffleTo

Hadoop 1.x的Shuffle源码分析之2

ReduceTask类的内嵌类ReduceCopier的内嵌类MapOutputCopier的函数copyOutput是Shuffle里最重要的一环，它以http的方式，从远程主机取数据：创建临时文件名，然后用http读数据，再保存到内存文件系统或者本地文件系统。它读取远程文件的函数是getMapOutput。 getMapOutput函数如下： private MapOutput

Hadoop 1.x的Shuffle源码分析之1

先参考董西成的博文 http://dongxicheng.org/mapreduce/hadoop-shuffle-phase/ Hadoop中shuffle阶段流程分析 Hadoop的一个任务执行过程，分为Map和Reduce两个阶段。而shuffle发生在Reducer阶段。Hadoop 1.2.1里，Reduce类的源码在org.apache.hadoop.mapre

关于Collections.shuffle()方法的学习

Java.util.Collections类下有一个静态的shuffle()方法,如下： 1）static void shuffle(List<?> list) 使用默认随机源对列表进行置换，所有置换发生的可能性都是大致相等的。 2）static void shuffle(List<?> list, Random rand) 使用指定的随机源对指定列表进行置换，所有置换发生的可能性都是大致相

13.3 Spark调优-JVM调优,shuffle调优, Reduce OOM

JVM调优： Executor JVM堆内存分为三块静态资源划分 (60%（RDD以及广播变量存储的位置）+20%（运行内存）+20%（reduce 聚合内存）)*90%+10%（JVM自身预留） = JVM堆内存 JVM的gc回收流程(属于运行内存中)：在task中创建出来的对象首先往eden和survior1种存放，survior2是空闲的。当eden和survior1区域放

将数组打乱 shuffle 函数

bool shuffle ( array &$array )本函数打乱（随机排列单元的顺序）一个数组。为数组中的单元赋予新的键名，这将删除原有的键名而不仅是重新排序。<?php$arr = range(1,8);print_r($arr);echo '<br />';shuffle($arr);print_r($arr);?>运行该例子输出：Array ( [0] => 1 [1]

一张图看懂Mapreduce的shuffle过程

shuffle过程从map()的输出到reduce()的输入，中间的过程被称为shuffle过程。 map side 1.在写入磁盘之前，会先写入环形缓冲区(circular memory buffer),默认100M(mapreduce.task.io.sort.mb可修改),当缓冲区内容达到80M(mapre duce.map.sort.spill.percent可修

MapReduce 的shuffle过程

Map过程处理完生成一堆键值对，并写入缓存，最终缓存数据会写入磁盘，但是写入磁盘之前会经历一些操作才会写入磁盘。经历分区，排序，可能会合并，这个过程结束，且缓存满了（并不是满了才写，而是到一定比例，默认是0.8，因为需要留缓存让map任务得以继续），再写入磁盘（非hdfs）然后清空缓存，上述步骤会发生多次，每个磁盘文件，最后统一归并，最后归并成一个大的文件。这个大文件是分区的，对应的r

MapReduce combiner阶段与shuffle阶段的区别

combiner阶段 combiner可以选择的，也是一种reduce操作，所以我们在看代码的时候可以使用： job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); Combiner是一个本地化的reduce操作，它是map运算的后续操作，主要是在map计算出中间文件前做一个简单的合并重复key值的操作。reduce计算前对相同的k

Spark问题12之kryoserializer shuffle size 不够,出现overflow

更多代码请见：https://github.com/xubo245/SparkLearning Spark生态之Alluxio学习版本：alluxio（tachyon） 0.7.1，spark-1.5.2,hadoop-2.6.0 1.问题描述 1.1 运行cs-bwamem是出现序列化shuffle overflow问题，主要是需要输出sam到本地，文件比较大，默认的是： sp

什么是shuffle？为什么shuffle？什么算子shuffle？

1、什么是shuffle？把父RDD中的KV对按照Key重新分区，从而得到一个新的RDD。也就是说原本同属于父RDD同一个分区的数据需要进入到子RDD的不同的分区。 2、为什么需要shuffle？在分布式计算框架中，数据本地化是一个很重要的考虑，即计算需要被分发到数据所在的位置，从而减少数据的移动，提高运行效率。 Map-Reduce的输入数据通常是HDFS中的文件，所以数据本地化要求

Map Reduce shuffle 及Hadoop工作简记 --- 写给初学Hadoop和MapReduce的人

MapReduce学习笔记 1、Map 输入：<key,value> key是文本的每一行的偏移量，0开始，以字节为单位输出：<key,value> map函数（必须是这个名字）的参数，（输入key,输入value，Context）代码框架： //前两个参数输入类型后两个参数输出类型 publicstaticclassMapClass extendsMapper<Ob

MapReduce：详细介绍Shuffle的执行过程

http://www.iteblog.com/archives/1119 Shuffle过程是MapReduce的核心，也被称为奇迹发生的地方。要想理解MapReduce， Shuffle是必须要了解的。我看过很多相关的资料，但每次看完都云里雾里的绕着，很难理清大致的逻辑，反而越搅越混。前段时间在做MapReduce job 性能调优的工作，需要深入代码研究MapReduce的运行机

SparkCore（15）：Shuffle原理和优化

一、总括 Shuffle是进行重新分区的过程，即上游RDD与下游RDD是宽依赖的关系。以下操作可能会引起Shuffle （1）重新调整分区操作：repartiton，coalesce （2）*ByKey：groupByKey，reduceByKey （3）关联操作：join 二、shuffle Manager改进 1-》Spark在1.1以前的版本一直是采用Hash Shuffle的实现的

tf.nn.conv2,cross_entropy,loss,sklearn.preprocessing,next_batch,truncated_normal,seed,shuffle,argmax

tf.truncated_normal https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/random/truncated_normal truncated_normal( shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None ) seed: 随机种子，若 seed 赋值

wordcount案例的shuffle过程分析

如上图，假设，有个文件为test.log，大小为260mb，内容是一些单词，我们要对这些单词进行统计，统计每个每个单词出现的总次数，称之为：wordcount，下面我们分析分析mapreduce流程是怎么走的 1 Splitting splitting阶段是对我们的文件进行拆分，正常的block块默认是128m，我们文件大小为260m，那么260/128=2余4，那么一般会被拆成2个128

POJ 3087_Shuffle'm UP

题目意思：给两堆扑克牌，分别记为S1 和 S2，两堆的数量是相等的都为C。定义你的一次操作是将两副牌分别叉开来放。任何一次都是S2底下的先放。至此，S1 的顶牌即为新堆S12的顶。然后将新的S12 底部分给S1，上面发给S2。问能否在有限次操作后达到目标串。若有，输出步数，否则输出－1，表示无解。题目测试数据与数据范围： 24AHAHHAHAHHAAAAHH3CDE

php 巧用str_shuffle()函数生成每次都不一样的字符串

php 巧用str_shuffle()函数 php 巧用str_shuffle()函数 str_shuffle():随机打乱字符串的顺序。可以通过str_shuffle()函数与substr()函数的组合，生成每次都不一样的字符串。以下是str_shuffle()函数的两个示例：示例一：随机生成长度为10位数字的字符串。 $str="QWERTYUI

MapReduce的核心之Shuffle详解

1.MapReduce的核心之shuffle详解上一篇中我们介绍了MapReduce是什么，以及MapReduce的运行过程，其中在运行过程中主要分为Map端与Reducer端，MapReduce计算模型主要完成了映射与化简，在这其中，有一个最重要的过程那就是其核心——shuffle，shuffle翻译过来也就是混洗。可能大家比较熟知的是JAVA API中的Collections.shuffl

php shuffle()函数的使用。

<?php$my_array = array("red","green","blue","yellow","purple");shuffle($my_array);print_r($my_array);?> 打印结果如下： Array ( [0] => red [1] => green [2] => yellow [3] => purple [4] => blue ) 对数组进

MapReduce （Shuffle,partition,combiner,Spill )

一、shuffle介绍 1 、shuffle就是洗牌弄乱的意思，shuffle代表map 输出到reduce 的整个过程，他解决的问题就是如何将多个map task的输出，作为多个reduce task 的输入，下面就来看看shffler是如何对map的输出结果排序，处理，分组成reduce的输入的。 2 、shuffle和partition和combiner的关系是包含关系，shuff