shufflle

最新推荐文章于 2024-11-06 19:58:05 发布
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分类专栏： shuffle 文章标签： shuffle
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_42694416/article/details/83998944
本文深入解析MapReduce工作流程，重点介绍map阶段如何处理数据，shuffle阶段如何将相同key的数据聚集，以及reduce阶段如何进行业务计算。理解这些关键步骤对于掌握大数据处理至关重要。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在这里插入图片描述

map—》 shuffle —》reduce (shuffle就是把相同的k放在一起，便于后面的reduce进行计算) 就是把相同的key通过网络io放到一起，进行后面的业务计算

Spark distinct去重原理 (distinct会导致shuffle)
Top5软件工程硕士，先后在京东、字节从事多年Java后端开发、实时和离线大数据开发
01-16 2867
distinct算子原理：含有reduceByKey则会有shuffle 贴上spark源码： /** * Return a new RDD containing the distinct elements in this RDD. */ def distinct(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] = withScope { map(x => (x, null)).redu.
Spark考试题总结
XIAOMO__的博客
10-12 2万+
一.选择判断 1.单选 下面哪个不是 RDD 的特点 ( ) A.可分区 B.可序列化 C.可修改 D.可持久化 关于累加器，下面哪个是错误的 ( ) A.支持加法 B.支持数值类型 C.可并行D.不支持自定义类型 Scala语言中，以下说法正确的是（） A.常量和变量都可以不用赋初始值 B.常量需要赋初始值，变量可以不用赋初始值C.常量和变量都需要赋初始值 D.常量不需要赋初始值，变量必须赋初始值 下面对MapReduce描述错误的是( ) A. 适合离线批处理 B. 具有很好的容...
Hadoop 之 Shuffle 机制详解
小猿天地
01-06 4067
目录Hadoop 之 Shuffle 机制详解Shulffle 含义Shuffle 图解官方图解简化图解Shuffle详解Map 溢写溢出数据Reduce 拉取数据 Hadoop 之 Shuffle 机制详解 Shulffle 含义 在 Hadoop 中数据从 Map 阶段传递给 Reduce 阶段的过程叫 Shuffle，Shuffle 是 整个 MapReduce 框架中最核心的部分。 Shuffle 将数据从 Map 阶段输入到 Reduce 阶段的过程，所以 Shuffle 的 作用范围是Map阶
什么是shuffle？为什么shuffle？什么算子需要shuffle？
King_S_H的博客
07-24 987
对于reduce来说，处理函数的输入是key相同的所有value，但是这些value所在的数据集(即map的输出)位于不同的节点上，因此需要对map的输出进行重新组织，使得同样的key进入相同的reducer。shuffle移动了大量的数据，对计算、内存、网络和磁盘都有巨大的消耗，因此，只有确实需要shuffle的地方才应该进行shuffle，否则尽可能避免shuffle。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。.
pixelshufflle实现超分辨率重建
weixin_42432844的博客
06-28 611
pixelshuffle定义： 算法思路：图像转张量（NxCxWxH）–增加C的维度–调用pixelshuffle 博主最近在做图像超分辨率重建，复现了SRCNN,RDN一些卷积之后concat再进行上采样的算法，今天做了一下简单的pixelshuffle。 import torch from torch import nn import cv2 import numpy as np from torchvision import transforms img1 = cv2.imread('./107.p
spark基础之shuffle机制和原理分析
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一 概述 Shuffle就是对数据进行重组，由于分布式计算的特性和要求，在实现细节上更加繁琐和复杂 在MapReduce框架，Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map阶段通过shuffle读取数据并输出到对应的Reduce；而Reduce阶段负责从Map端拉取数据并进行计算。在整个shuffle过程中，往往伴随着大量的磁盘和网络I/O。所以shuffle性能的高低也直接决定了
shuffle机制和原理分析
MrLQD
02-26 2万+
Shuffle简介 Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节，shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。因为在分布式情况下，reduce task需要跨节点去拉取其它节点上的map task结果。这一过程将会产生网络...
Spark Shuffle过程详解
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
04-14 2325
点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源‍‍你需要预习：《Spark的Cache和Checkpoint区别和联系拾遗》《Spark Job 逻辑执行图和数据依赖解析》《S...
「硬刚Doris系列」Doris高级用法
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
05-27 1253
点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复"面试"获取更多惊喜????轻戳有惊喜：全网最全大数据面试提升手册！1.1 添加Rollup Rollup 可以理解为 Table 的一个物化索引结构。物化 是因为其数据在物理上独立存储，而 索引 的意思是，Rollup可以调整列顺序以增加前缀索引的命中率，也可以减少key列以增加数据的聚合度。以下举例说明。原表table1的Schema如...
Spark中的shuffle
weixin_63297999的博客
11-06 2551
Spark Shuffle过程,Spark中有哪些shuffle【分类的】
【spark】join异常分析（逻辑问题）
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spark join 数据表关系从多对一，变成了多对多
spark -submit中设置spark.sql.shufflle.partiiton参数
09-11
在Apache Spark中，`spark.sql.shuffle.partitions`是一个非常重要的配置参数，它用于指定执行Shuffle操作时要创建的分区数。这个参数对于Spark作业的性能有重要的影响。 当Spark的作业在执行需要Shuffle的操作时，...
spark -submit中设置spark.sql.shufflle.partiiton参数和 --py-files参数的样例
09-11
`spark-submit` 是Apache Spark用来提交应用程序的命令行工具，可以用来启动一个作业并进行相关的配置。`spark.sql.shuffle.partitions`参数用来设置Spark SQL的shuffle分区数量，它会影响到执行计划中各个阶段的...
Spark 的Shuffle过程详解
weixin_45333766的博客
08-05 3745
一、Shuffle的作用是什么？ Shuffle的中文解释为“洗牌操作”，可以理解成将集群中所有节点上的数据进行重新整合分类的过程。其思想来源于hadoop的mapReduce,Shuffle是连接map阶段和reduce阶段的桥梁。由于分布式计算中，每个阶段的各个计算节点只处理任务的一部分数据，若下一个阶段需要依赖前面阶段的所有计算结果时，则需要对前面阶段的所有计算结果进行重新整合和分类，这就需要经历shuffle过程。 在spark中，RDD之间的关系包含窄依赖和宽依赖，其中宽依赖涉及shuffle操作
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价值投资的经典指南：《证券分析》第六版解析
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《证券分析》第六版是价值投资领域的经典之作，由本杰明·格雷厄姆和大卫·多德合著。本书不仅回顾了1934年首次出版时的理论框架，还结合现代金融市场进行了深入探讨。书中涵盖了从基本概念到具体应用的广泛内容，包括内在价值的概念、定量与定性分析、投资与投机的区别等。第六版新增了许多当代顶尖价值投资者的评论文章，为读者提供了宝贵的实际操作经验和市场洞见。此外，书中还详细讨论了固定收益投资、优先股和其他高级证券的选择标准，并强调了信息来源的重要性。通过对历史案例的分析，本书帮助读者理解如何在不确定的市场环境中做出明智的投资决策。
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中央空调系统的智能化控制程序，特别是冷水机组与锅炉制热的标准化模糊控制管理。文章阐述了如何通过模糊控制技术根据需求和制冷量动态调整冷水机组、冷冻泵和冷却泵的运行状态，确保设备的均衡磨损和自动切换功能。此外，文中还讨论了夏季和冬季不同季节的运行模式，强调了系统的灵活性和高效节能特性。为了提高系统的稳定性和可靠性，文章还提到了采用先进监控技术实时监测设备运行状态和能源消耗情况。 适合人群：从事暖通空调（HVAC）领域的工程师和技术人员，以及对智能控制系统感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要理解和应用中央空调智能化控制程序的专业人士，旨在帮助他们掌握如何通过标准化和模糊控制技术优化设备运行，提升能效并延长设备寿命。 其他说明：文章不仅提供了理论知识，还涉及具体的技术实现细节，有助于读者深入理解中央空调系统的运作机制及其未来发展方向。
碳交易机制下综合能源系统优化运行：需求响应与能源转换模型分析 · 需求响应
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内容概要：本文探讨了在碳交易机制下，如何通过需求响应优化综合能源系统的运行。文中详细介绍了两种需求响应模型——价格型需求响应（基于价格弹性矩阵）和替代型需求响应（考虑电能和热能的相互转换），并提出了采用基准线法为系统分配碳排放配额的方法。此外，文章建立了以购能成本、碳交易成本及运维成本最小化的低碳优化运行模型，并通过四个典型场景验证了模型的有效性。 适合人群：从事能源管理和碳交易领域的研究人员和技术人员，以及对综合能源系统优化感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解碳交易机制与需求响应结合的研究者，旨在帮助他们掌握如何通过优化模型实现综合能源系统的低碳、高效运行。 其他说明：文章不仅提供了理论分析，还包括了一个简单的Python代码片段，用于计算购能成本，便于实际应用和进一步研究。
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