什么是shuffle，如何区分操作是否还有shuffle

最新推荐文章于 2024-09-12 10:05:59 发布
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#什么是shuffle #RDD宽窄依赖

博客介绍了一种将数据分开发送到多个地方的操作——shuffle。shuffle在数据处理中较为重要，它涉及数据的重新分配和传输，有助于后续的数据处理和分析。

将一份数据分开发送到好几个地方的操作还有shuffle

什么是宽窄依赖，及特殊join算子，join时何时产生shuffle，何时不产生shuffle
Lu_Xiao_Yue的博客
11-10 2934
Spark中产生宽窄依赖的依据是shuffle，当发生shuffle时，会产生宽依赖，基本上shuffle算子都会产生宽依赖，但是join除外，在执行join算子之前如果先执行groupByKey，执行groupByKey之后，会把相同的key分到同一个分区，再执行join算子，join算子是把key相同的进行join（只是对于k v形式的数据可以使用），不一定会产生shuffle 最后返回的结...
Spark Shuffle模块详解
日常分享数据分析开发、编程语言内容
03-17 1536
Spark Shuffle模块详解
spark源码:怎么确定算子是否会shuffle
u013939918的博客
06-11 1030
网上已经有很多博客总结过会产生shuffle的算子，DAGScheduler根据 宽窄依赖/shuffle 来划分stage。那么怎么判定算子会shuffle呢。 org.apache.spark.rdd OrderedRDDFunctions 通过这个类可以看出。 这些个算子会发生shuffle。 共性特征为 new shuffled rdd。 ...
Shuffle 操作
huang358468的博客
09-25 3606
在spark中的主要操作，触发一个叫作shuffle的事件。shuffle是spark对于重新分布数据的机制，因此数据 能在partitions上进行不同的分组。Shuffle包含在executors和machines上的数据复制，使得 shuffle成为一个复杂的和昂贵的操作。 backgroud 为了理解在shuffle期间发生了什么，参照reduceByKey...
判断一个算子是否会导致shuffle的方法
微电子学与固体电子学-俞驰
08-01 527
scala> val a = sc.parallelize(Array(1,2,3)).distinct a: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[3] at distinct at <console>:24 scala> a.toDebugString res0: String = (16) MapPartitionsRDD[3] at distinct at <console>:24 [] | S...
Shuffle的两种写操作
weixin_39400271的博客
10-09 785
一、简介 在Hadoop的MapReduce框架中，Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map的输出要被使用到Reduce中必须经过Shuffle这个环节。由于Shuffle阶段涉及磁盘的读写和网络传输，因此Shuffle的性能高低直接影响到整个程序的性能和吞吐量。在MapReduce过程中，需要各个节点上的同一类数据汇集到某个节点进行计算，把这些分布在不同节点的...
Spark Shuffle机制解析
qq_27639777的博客
10-15 776
文章目录Shuffle简介与其发展Shuffle机制的实现ShuffleManager接口简介ShuffleManager的创建具体实现类SortShuffleManagerregisterShuffle方法getWriter方法getReader方法Shuffle Writer过程解析数据聚合与排序聚合排序溢写磁盘数据合并与持久化生成索引文件Shuffle Reader过程解析获取map任务输出的位置信息获取blocks数据划分本地与远程Block获取远程Block获取本地Blockreduce端聚合数据
Spark分布式内存计算框架-04 深入解析 Spark Shuffle 与内存管理：机制、调优与源码实战
yangwei2048的博客
07-13 693
Spark的Shuffle机制演进经历了从HashShuffleManager到SortShuffleManager的优化过程。早期HashShuffle会产生大量小文件，存在内存和网络瓶颈，后续通过File Consolidation机制优化后仍面临文件过多问题。SortShuffleManager通过排序和合并机制显著减少了文件数量，包含普通模式和bypass模式（适用于小规模非聚合场景）。当前Spark默认采用SortShuffleManager，有效解决了性能瓶颈，其实现涉及内存数据结构处理、磁盘溢
Flink Sort-Shuffle 实现简介
阿里云云栖号
01-28 1195
简介：Sort-Shuffle 使 Flink 在应对大规模批数据处理任务时更加游刃有余 本文介绍 Sort-Shuffle 如何帮助 Flink 在应对大规模批数据处理任务时更加游刃有余。主要内容包括： 数据 Shuffle 简介 引入 Sort-Shuffle 的意义 Flink Sort-Shuffle 实现 测试结果 调优参数 未来展望 Flink 作为批流一体的大数据计算引擎，大规模批数据处理也是 Flink 数据处理能力的重要组成部分。随着 Flink 的版本迭代，其批数据处
大规模训练数据的shuffle
DeepIndeed
12-24 1922
必要性12 以猫狗分类为例， 假如数据集是 Dog，Dog，Dog，… ，Dog，Dog，Dog，Cat，Cat，Cat，Cat，… ，Cat，Cat 所有的狗都在猫前面，如果不shuffle，模型训练一段时间内只看到了Dog，必然会过拟合于Dog，一段时间内又只能看到Cat，必然又过拟合于Cat，这样的模型泛化能力必然很差。 那如果Dog和Cat一直交替，会不会就不过拟合了呢？ Dog，C...
Shuffle详解
C_FuL的博客
09-16 1870
Shuffle过程是MapReduce的核心。Shuffle的意思是洗牌或者打乱，会使用Java的同学应该见过Java API里面的Collections.shuffle(list)方法，它会随机地打乱参数list里面的元素顺序。 如果读者不知道MapReduce里面的Shuffle是什么，请看下图 Shuffle差不多就是从MapTask输出到ReduceTask输入的这一过程。 在真实
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...
大数据之Shuffle详解
ytp552200ytp的博客
09-12 2704
大数据之Shuffle详解
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。
shuffle类算子及其弊端
自律
12-09 1012
尽量避免使用shuffle类算子 　　如果有可能的话，尽量避免使用shuffle类算子。因为Spark作业运行过程中，最消耗性能的地方就是shuffle过程。shuffle过程，就是将分布在集群中多个节点上的同一个key，拉取到同一个节点上，进行聚合或join等操作。比如reduceByKey、join等算子，都会触发shuffle操作。 shuffle过程中，各个节点上的相同key都会先写入本地磁盘文件中，然后其他节点需要通过网络传输拉取各个节点上的磁盘文件中的相同key。而且相同key都拉取到同一个节点
Shuffle过程详解
Rashaun`s blog
12-03 4282
Shuffle过程简介        所谓Shuffle，是指对Map输出结果进行分区、排序、合并等处理并交给Reduce的过程。因此，Shuffle过程分为Map端的操作和Reduce端的操作。 （1）在Map端的Shuffle        Map的输出结果首先被写入缓存，当缓存满时，就启动溢写操作，把缓存中的数据写入磁盘文件并清空缓存。当启动溢写操作时，首先需要把缓存中的数据进行分...
spark中的shuffle简述 那些会导致shuffle的算子
m0_55685698的博客
10-12 2429
比如join、cogroup等join类的操作：两个rdd进行join，就必须将相同join key的数据，shuffle到同一个节点上，然后进行相同key的两个rdd数据的笛卡尔乘积。重分区: 一般会shuffle，因为需要在整个集群中，对之前所有的分区的数据进行随机，均匀的打乱，然后把数据放入下游新的指定数量的分区内。byKey类的操作：因为你要对一个key，进行聚合操作，那么肯定要保证集群中，所有节点上的，相同的key，一定是到同一个节点上进行处理。可以发现这段程序经历了shuffle。
机器学习，深度学习模型训练阶段的Shuffle重要么？为什么？
热门推荐
NLP翟
03-28 3万+
模型训练中的Shuffle什么是Shuffle？模型训练过程中需要Shuffle么？Shuffle为什么重要？小结Reference 什么是Shuffle？ shuffle（中文意思：洗牌，混乱）。shuffle在机器学习与深度学习中代表的意思是，将训练模型的数据集进行打乱的操作。 原始的数据，在样本均衡的情况下可能是按照某种顺序进行排列，如前半部分为某一类别的数据，后半部分为另一类别的数据。但经...
数据随机分页实现方案
xiahongyu的博客
06-15 404
介绍了一种实现随机分页的方案，关键在与数据库结合redis的使用和list的洗牌，这种方法从效率和使用性性都比较高的；对付万级核心数据的随机分页，应该是没有问题的。！！
shuffle net
最新发布
04-03
<think>好的，我需要回答用户关于ShuffleNet深度学习模型架构和实现方法的问题。首先，我得回忆一下ShuffleNet的基本结构和特点。ShuffleNet是Face++在2017年提出的轻量级卷积神经网络，主要针对移动设备等计算资源受限的环境。它的核心创新是通道混洗（Channel Shuffle）和逐点群卷积（Pointwise Group Convolution），这些设计有效减少了计算量同时保持了模型性能。 接下来，用户可能需要知道架构的具体细节，比如基本单元的结构、通道混洗的实现方式，以及整体网络的结构。我需要解释清楚这些部分，并确保使用正确的中文术语。同时，用户提到了实现方法，可能需要代码示例，但由于引用中没有具体的ShuffleNet代码，我需要根据引用3中的TensorFlow实现项目地址，建议用户参考那里的资源。 另外，用户提供的引用中提到了模型压缩方法，比如知识蒸馏、剪枝等，但ShuffleNet本身属于轻量化模型架构，属于引用4中的一种方法。这一点需要明确区分，指出ShuffleNet属于架构优化的范畴，而不是后续的压缩技术。 在组织回答时，应该按照架构解析、实现方法、应用场景的结构来展开。每个部分需要简明扼要，重点突出。比如，在架构解析中，分点说明通道混洗和逐点群卷积的作用；在实现方法中，提到TensorFlow和PyTorch的实现，并引用用户提供的引用1和3中的资源。 最后，生成的相关问题需要围绕ShuffleNet的优化、与其他模型的比较、实际应用中的挑战等方面，帮助用户进一步探索。确保问题具体且有引导性，比如如何优化在边缘设备上的性能，或者与MobileNet的区别。 需要检查是否遵循了用户的系统级指令，比如数学公式的正确格式、引用标识的位置，以及回答结构是否清晰。确保所有技术术语准确，并且代码示例（如果有的话）使用正确的格式。同时，确认引用的来源与用户提供的引用编号对应，比如引用[2]和引用[3]提到的轻量化模型和TensorFlow实现。 总结来说，回答的结构应该是先介绍ShuffleNet的背景和核心思想，然后详细说明架构的关键技术，接着讨论实现方法和应用场景，最后提供相关问题和引用。确保每个部分逻辑连贯，信息准确，符合用户的要求。</think>### ShuffleNet 深度学习模型架构与实现解析 #### 一、核心设计思想 ShuffleNet 是由 Face++ 团队在 2017 年提出的轻量级卷积神经网络，专为移动端设备设计。其核心目标是通过 **通道混洗（Channel Shuffle）** 和 **逐点群卷积（Pointwise Group Convolution）** 降低计算复杂度，同时保持模型性能[^2][^4]。 #### 二、架构关键技术 1. **通道混洗操作** - 在分组卷积后对通道进行重排，打破组间信息隔离 - 数学实现：假设输入特征图通道数为 $C=G \times M$，将其变形为 $(G, M)$ 的矩阵后进行转置，再展平 $$ \text{Shuffle}(x) = \text{Reshape}(\text{Transpose}(\text{Reshape}(x, (G, M)))) $$ 2. **ShuffleNet 单元** - 基础单元包含两种结构（stride=1 和 stride=2） - 使用深度可分离卷积（Depthwise Convolution）减少计算量 - 典型单元结构： ``` 输入 → 1x1 群卷积 → 通道混洗 → 3x3 深度卷积 → 1x1 群卷积 → 跳跃连接 ``` 3. **整体网络架构** - 包含三个阶段，每个阶段通过下采样模块缩小特征图尺寸 - 典型参数配置： | Stage | Output Size | Repeat | Channels | |-------|-------------|--------|----------| | 1 | 224x224 | 1 | 24 | | 2 | 112x112 | 4 | 48-96 | | 3 | 56x56 | 8 | 192-384 | #### 三、实现方法 1. **TensorFlow 实现** 引用[3]提供了官方 TensorFlow 实现： ```python # 示例通道混洗层实现 def channel_shuffle(x, groups): _, h, w, c = x.shape x_reshaped = tf.reshape(x, [-1, h, w, groups, c // groups]) x_transposed = tf.transpose(x_reshaped, perm=[0, 1, 2, 4, 3]) return tf.reshape(x_transposed, [-1, h, w, c]) ``` 2. **PyTorch 实现** 引用[1]展示了轻量级模型的实现范式： ```python class ShuffleUnit(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, stride): super().__init__() self.stride = stride mid_channels = out_channels // 2 # 1x1 群卷积 → BN → ReLU self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, mid_channels, 1, groups=2, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(mid_channels) # 3x3 深度卷积 self.dwconv = nn.Conv2d(mid_channels, mid_channels, 3, stride, 1, groups=mid_channels, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(mid_channels) # 1x1 群卷积 self.conv2 = nn.Conv2d(mid_channels, out_channels - in_channels, 1, groups=2, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_channels - in_channels) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) ``` #### 四、应用场景 1. 移动端图像分类（ImageNet Top-1 准确率约 60% 时计算量仅 40M FLOPs） 2. 边缘设备上的实时目标检测（如结合轻量级检测头） 3. 人脸属性识别等资源敏感场景[^3] §§ 相关问题 §§ 1. ShuffleNet 如何通过通道混洗提升特征表达能力？ 2. 在边缘设备部署 ShuffleNet 时有哪些优化技巧？ 3. ShuffleNet v2 相比初代版本做了哪些改进？ 4. 如何平衡 ShuffleNet 中分组数量与模型性能的关系？ 5. ShuffleNet 与 MobileNet 系列模型的核心区别是什么？ [^1]: 本文给出了使用PyTorch实现ShuffleNet模型搭建的完整代码示例。 [^2]: 讨论了ShuffleNet在边缘设备上的图像分类优化方法。 : 提供了ShuffleNet的TensorFlow官方实现项目地址。 : 解释了轻量化模型架构作为模型压缩方法的核心价值。
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