个人对shuffle的理解

最新推荐文章于 2022-11-15 22:20:23 发布

conglu3007

最新推荐文章于 2022-11-15 22:20:23 发布

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1）mapping的过程就是把原始数据读成key，value对的形式
2）reducer的过程就是把mapping的键值对计算成为我们最终我们想要的数据
3）shuffle的定义是：把key相同的行聚合到一起，形成一个{key， [value的数组]}这种形式

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【Spark计算引擎----第三篇（RDD）---《深入理解 RDD：依赖、Spark 流程、Shuffle 与缓存、Spark并行度》】

书生的技术分享

08-05

902

《深入理解 RDD：依赖、Spark 流程、Shuffle 与缓存》在 Apache Spark 中，Shuffle 是一个关键的概念，它涉及到数据的重新分布，通常发生在宽依赖操作中，例如groupByKeyjoin等。mapreduce的shuffle作用：将map计算后的数据传递给reduce使用mapreduce的shuffle过程：分区，排序，合并（规约）Shuffle 的定义Shuffle 是指在 Spark 中对数据进行重新分布的过程，通常涉及到将数据从一个节点移动到另一个节点。

Shuffle阶段的自我理解

Hadoop学习博客

06-29

2364

Shuffle阶段的概述Shuffle是连接map，reduce两个管道的衔接套。Map的输出经过partition写到内存的buffer里面，当内存满了的时候，会排序写到零时文件，这样当mapTask整个运行完之后，会产生一大堆零时文件，shuffle要把它们merge在一起。（会调用combine函数） Reduce端通过TaskTracker监听到自己的需要数据的哪个map运行完了，就回去p

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shuffle之个人理解

zyy160alex5的专栏

05-28

792

按照我的理解，整个MR任务可以拆解为Map、Shuffle、Reduce三步来执行，当然，Shuffle贯穿于Map与Reduce之间，包括map阶段的shuffle(spill,sort,merge)和reduce阶段的shuffle(copy,sort,merge) 注：现理解为shuffle过程就是map的中间结果如何传递给reduce的过程，一般指reduce阶段的为copy->sort

理解Shuffle

一只破碗

01-15

627

Shuffle是spark跨不同分区重新分布分组数据的机制，这个操作会跨executor、机器copy数据底层机制以 reduceByKey 为例将所有属于key的values经过func运算聚合成一个tuple（key，new calc value）。问题是，并不是跟key相关的所有values都会出现在一个分区里，甚至出现在同一个节点里，而这些数据都需要全部归集起来进行计算。相当于从所有...

我理解的shuffle

mztt的博客

12-26

372

HDFS里的文件是分块存放在Datanode上面的，mapper程序也是跑在各个节点上的。这里就涉及到一个问题，哪一个节点上的mapper读哪一些节点上的文件块呢？ hadoop会自动将这个文件分片（split），得到好多split，这每一个split放到一个节点的一个mapper里面去读。然后在每一台有mapper任务的节点上都执行了这么一个操作，将分得到的split切割成一行一行的键值对，然...

对于Hadoop中shuffle的过程的理解

天妒的博客

07-21

761

Hadoop中shuffle分为两个过程 Map端的shuffle Map端会处理输入数据并产生中间结果，这个中间结果会写到本地磁盘，而不是HDFS。每个Map的输出会先写到内存缓冲区中，当写入的数据达到设定的阈值时，系统将会启动一个线程缓冲区的数据写到磁盘，这个过程叫做spill。在spill写入之前，会先进行二次排序，首先根据数据所属的partition进行排序，然后每个partit...

什么是shuffle？shuffle的原理及过程

星空的风fly

11-15

3万+

首先，我们给 Shuffle 下了一个明确的定义，在分布式计算场景中，Shuffle 指的是集群范围内跨节点、跨进程的数据分发。我们在最开始提到，Shuffle 的计算会消耗所有类型的硬件资源。具体来说，Shuffle 中的哈希与排序操作会大量消耗 CPU，而 Shuffle Write 生成中间文件的过程，会消耗宝贵的内存资源与磁盘 I/O，最后，Shuffle Read 阶段的数据拉取会引入大量的网络 I/O。不难发现，Shuffle 是资源密集型计算，因此理解 Shuffle 对开发者来说至关重要。

详解Python中打乱列表顺序random.shuffle()的使用方法

01-03

现在有个需求需要将列表的次序打乱，或者也可以这样理解：【需求】将一个容器中的数据每次随机逐个遍历一遍。 random.shuffle()方法提供了完美的解决方案。不会生成新的列表，只是将原列表的次序打乱 # ...

iPod shuffle用户指南：设置与使用教程

手册以英文编写，旨在帮助用户充分利用iPod_shuffle的功能，无论你是初次接触还是希望深入理解其操作。在“Chapter1: About iPod shuffle”中，用户可以了解到iPod_shuffle的新特性。这部分可能会提到新款iPod_...

洗牌私有随机凸优化_Shuffle Private Stochastic Convex Optimization

02-04

差分隐私（Differential Privacy）是一种统计学方法，用于确保分析结果对单个数据点的贡献不敏感，从而保护个人隐私。在传统的中央模型中，所有的数据都集中在一个中心机构，而这个机构负责执行差分隐私算法。然而，...

iPod_shuffle_4thgen_User_Guide_CH.zip

10-14

《iPod shuffle 4th Gen 用户指南》是针对苹果公司推出的第四代iPod shuffle的官方使用手册，旨在帮助用户充分理解和掌握这款小巧便携音乐播放器的使用方法。这款设备以其独特的设计和易于操作的特性深受音乐爱好者...

shuffle()和sns.FacetGrid()定义

weixin_30586257的博客

07-16

263

转载于:https://www.cnblogs.com/shadow1/p/11178853.html

什么是shuffle？为什么shuffle？什么算子shuffle？

Black eyes的博客

01-09

7811

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...

shuffle简介

weixin_45216482的博客

03-14

4060

一、shuffle概述。 hadoop中mapper之后，reducer之前的阶段称之为shuffle，是mapreduce的核心。我们不用知道它的定义，只需要知道它的功能，以及它的优化。为什么会有shuffle？ hadoop中，map负责数据的初级拆分获取解析，reduce负责最终数据的集总，除了业务逻辑的功能外，其他的核心数据处理都是由shuffle来支持。 shuffle中有什么简单来说，shuffle中有三次的数据排序第一次是快速排序，这是因为第一...

shuffle过程详解

follweme888的专栏

06-22

1万+

shuffle过程 shuffle概念 shuffle的本意是洗牌、混洗的意思，把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。而在MapReduce中，shuffle更像是洗牌的逆过程，指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据，以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所处的工作阶段是map输出后到re...

Shuffle阶段详细解读

tianqinglei的博客

09-02

8085

Shuffer阶段说明 shuffle阶段主要包括map阶段的combine、group、sort、partition以及reducer阶段的合并排序。Map阶段通过shuffle后会将输出数据按照reduce的分区分文件的保存，文件内容是按照定义的sort进行排序好的。Map阶段完成后会通知ApplicationMaster，然后AM会通知Reduce进行数据的拉取，在拉取过程中进行r

shuffle流程理解

ShengBOOM的博客

06-02

1479

shuffle流程理解什么是shuffle流程？ MapReduce确保每个reducer的输入都是按键排序的。系统执行排序，将map输出作为输入传给reducer的过程称为shuffle. 简单来说就是：从map输出开始，到reduce输入之前这个阶段。如下图所示：如图所示大致分为5个阶段： 1.Collect阶段 2.Spill阶段 3.Merge...

彻底理解MapReduce shuffle过程原理

sdujava2011

01-22

2605

MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌、混洗，把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据，越随机越好。MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程，把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据。为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程？我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段：Map是映射，负责数据

深度学习种数据shuffle对模型性能的影响

loveliuzz的博客

02-20

3890

博客部分内容参照链接：https://blog.youkuaiyun.com/g_b_l/article/details/109600536 相同的两个目标检测实验，模型进行shuffle和未进行shuffle时训练的loss图，发现：未经shuffle的loss曲线出现周期性的震荡，测试后模型的泛化效果也很差。如下图1（未shuffle）和图2（shuffle）所示： ...