shuffle读过程源码分析 上一篇中，我们分析了shuffle在map阶段的写过程。简单回顾一下，主要是将ShuffleMapTask计算的结果数据在内存中按照分区和key进行排序，过程中由于内存限制会溢写出多个磁盘文件，最后会对所有的文件和内存中剩余的数据进行归并排序并溢写到一个文件中，同时会记 ...

ShuffleManager（一） 本篇,我们来看一下spark内核中另一个重要的模块，Shuffle管理器ShuffleManager。shuffle可以说是分布式计算中最重要的一个概念了，数据的join，聚合去重等操作都需要这个步骤。另一方面，spark之所以比mapReduce的性能高其中一个 ...

Shuffle输出追踪者 MapOutputTracker 这个组件作为shuffle的一个辅助组件，在整个shuffle模块中具有很重要的作用。我们在前面一系列的分析中，或多或少都会提到这个组件，比如在DAGScheduler提交一个stage时会将这个stage封装成一个任务集（TaskSet） ...

这个东西算是我被这个shuffle坑了的一个总结吧！首先我得告诉你一件事，那就是pytorch中的tensor，如果直接使用random.shuffle打乱数据，或者使用下面的方式，自己定义直接写。

batch很好理解，就是batch size。注意在一个epoch中最后一个batch大小可能小于等于batch sizedataset.repeat就是俗称epoch，但在tf中与dataset.s

package com.atguigu.sparkimport org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.util.AccumulatorV2 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}i...

本套系列博客从真实商业环境抽取案例进行总结和分享，并给出Spark商业应用实战指导，请持续关注本套博客。版权声明：本套Spark商业应用实战归作者（秦凯新）所有，禁止转载，欢迎学习。秦凯新的技术社区-大数据商业实战系列全集目录 Spark商业应用实战-Spark数据倾斜案例测试及调优准则深入剖析 S...

目录fisher-yates shuffle 算法简介shell实现本文介绍使用shell语法实现fisher–yates shuffle 洗牌算法。fisher-yates shuffle 算法简介

python的random.shuffle()函数可以用来乱序序列，它是在序列的本身打乱，而不是新生成一个序列。 示例： from random import

[Ctrl+A 全选 注:如需引入外部Js需刷新才能执行] 请刷新页面查看随机排序效果。...

如下所示： import numpy as np y1=np.random.randint(2,10,(5,3)) print ("排序列表：", y1)

1.3.1Shuffle调优一：调节map端缓冲区大小在Spark任务运行过程中，如果shuffle的map端处理的数据量比较大，但是map端缓冲的大小是固定的，可能会出现map端缓冲数据频繁spill溢写到磁盘文件中的情况，使得性能非常低下，通过调节map端缓冲的大小，可以避免频繁的磁盘IO操作，...