Shuffle

头歌 MapReduce的编程开发-排序

敲代码的苦13·2025-06-25 10:03

YOLO11改进|注意力机制篇|引入注意力机制Shuffle Attention

目录一、【ShuffleAttention】注意力机制1.1【ShuffleAttention】注意力介绍1.2【ShuffleAttention】核心代码二、添加【ShuffleAttention】注意力机制

如果能为勤奋颁奖·2025-06-25 00:59

基于CNN卷积神经网络识别汉字合集-视频介绍下自取

内容包括：含ShuffleNet等多个模型的手写中文汉字识别摄像头版109含ShuffleNet等多个模型的手写中文汉字识别摄像头版_哔哩哔哩_bilibili本代码用的python语言，pytorch

no_work·2025-06-20 17:57

【Flink】Flink自定义流分区器Partitioner、数据倾斜、CustomPartitionerWrapper

但是后面发现他这个分区器是一个新的shufflebybucket但是我在文章中：【Flink】FlinkUI上下游算子并发之间的数据传递方式Partitioner、流分区器记得好像没有这种类型。

九师兄·2025-06-19 09:38

28 - ShuffleAttention模块

论文《SA-NET:SHUFFLEATTENTIONFORDEEPCONVOLUTIONALNEURALNETWORKS》1、作用SA模块主要用于增强深度卷积网络在处理图像分类、对象检测和实例分割等任务时的性能

Leo Chaw·2025-06-15 22:47

Spark Shuffle详解

Shuffle简介Shuffle描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程。

zh_19995·2025-06-12 04:55

【STL】函数对象+常用算法

常用算法常用遍历算法for_eachtransform常用查找算法findfind_ifadjacent_findbinary_searchcountcount_if常用排序算法sortrandom_shufflemergereverse

Cai junhao·2025-06-08 18:26

Spark性能优化深度剖析：十大实战策略与案例解析

目录Spark核心优化原理资源调优实战技巧并行度优化指南广播变量高效应用数据倾斜终极解决方案Shuffle过程优化秘籍内存管理进阶技巧算子优化黄金法则真实案例深度解析全链路调优方案1.Spark核心优化原理

·2025-06-08 12:10

SparkSQL 优化实操

作业时的资源配置示例spark-submit\--masteryarn\--executor-memory8G\--executor-cores4\--num-executors10\--confspark.sql.shuffle.partitions

社恐码农·2025-06-05 16:00

突破协议限制：Python猴子补丁的动态魔力

错误本质random.shuffle依赖元素赋值操作x[i]=x[j]，抛出TypeError的根本原因是对象未实现可变容器协议。解决方案：猴子补丁技术剖析核心操作#定义元素赋值函数

钢铁男儿·2025-06-04 02:12

Python 接口：从协议到抽象基类（使用猴子补丁在运行时实现协议）

几年前，第一次编写FrenchDeck示例时，我实现了shuffle方法。

钢铁男儿·2025-06-04 00:32

ResNet改进(45)：结合通道混洗（ShuffleNet）的混合架构

1.创新点分析今天我们将深入分析一个创新的卷积神经网络(CNN)实现，它巧妙地将经典的ResNet架构与新兴的通道混洗(ChannelShuffle)技术相结合。

点我头像干啥·2025-06-03 14:47

学习日记-day20-6.1

完成目标：知识点：1.集合_Collections集合工具类方法:staticbooleanaddAll(Collectionc,T...elements)->批量添加元素staticvoidshuffle

永日45670·2025-06-01 23:06

yolov8添加注意力机制

ShuffleAttention：高效的通道和空间注意力融合。SimAM：无需额外参数，基于神经元活跃度

LeonDL168·2025-06-01 15:08

Hive的数据倾斜是什么？

数据倾斜通常发生在Shuffle阶段（如Join、GroupBy、Distinct等操作），本质是键分布不均匀导致的计算资源分配失衡。二、数据倾斜的原因1.数据源本身分布不均业务数据中某些键（

安审若无·2025-06-01 04:53

spark- ResultStage 和 ShuffleMapStage介绍

目录1.ShuffleMapStage（中间阶段）1.1作用1.2核心特性1.3示例2.ResultStage（最终结果阶段）2.1作用2.2核心特性2.3示例3.对比总结4.执行流程示例5.常见问题Q1

大数据知识搬运工·2025-05-30 19:29

spark shuffle的分区支持动态调整，而hive不支持

根据Spark官方文档，SparkShuffle分区支持动态调整的核心原因在于其架构设计和执行模型的先进性：1.自适应查询执行（AQE）机制Spark3.0+引入的AQE特性允许在运行时动态优化执行计划

大数据知识搬运工·2025-05-30 05:11

spark 2.1 Stage and ResultStage and ShuffleMapStage

Astageisasetofparalleltasksallcomputingthesamefunctionthatneedtorunaspart*ofaSparkjob,whereallthetaskshavethesameshuffledependencies.EachDAGoftasksrun

houzhizhen·2025-05-30 05:09

机器学习dataloader中shuffle=True及使用随机种子控制随机性

我们首先来看如下代码：train_loader=DataLoader(train_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True)val_loader=Dataloader

行至568·2025-05-26 04:21

Java Collections集合的工具类使用方法

(String[]args){//Collections集合的工具类使用方法/*1.Collections.addAll(list,l1,l2,l3...)可变参数添加对象2.Collections.shuffle

揭开画皮·2025-05-23 19:29

spark-shuffle 类型及其对比

1.HashShuffle原理：将数据按照分区键进行哈希计算，将相同哈希值的数据发送到同一个Reducer中。特点：实现简单，适用于数据分布均匀的场景。

大数据知识搬运工·2025-05-21 18:03

面向对象编程实战：用C#模拟扑克牌游戏

以扑克牌游戏为例，我们可以清晰地看到这种对象交互的生动体现：核心类设计Dealer类（庄家）职责：掌控游戏流程属性：当前牌堆状态玩家数量游戏阶段标识方法：Shuffle()-洗牌DealCards()-

钢铁男儿·2025-05-21 12:54

Spark中自定义分区器实现shuffle

决定shuffle后的分区输出数量。同时我们可以自定义Partitioner。importjava.net.URLimportorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.ap

自由幻想的人儿·2025-05-21 00:38

【大数据、数据开发与数据分析面试题汇总（含答案）】

试题目录大数据、数据开发与数据分析高频面试题解析1.数据仓库分层架构设计2.维度建模与范式建模的区别3.MapReduce的Shuffle阶段详解4.Hive数据倾斜的优化方法5.Spark比MapReduce

花架ギ·2025-05-20 17:26

MapReduce基本介绍

Shuffle阶段：对Map阶段产生的中间结果进行分区、排序

姬激薄·2025-05-18 21:36

【Spark】-- DAG 和宽窄依赖的核心

示例：WordCount程序的DAG二、宽依赖与窄依赖1.窄依赖2.宽依赖三、DAG与宽窄依赖的性能优化1.减少Shuffle操作2.合理划分Stage3.使用缓存机制四、实际案例分析：同行车判断五、总结

oo寻梦in记·2025-05-18 04:00

Java-Collections类高效应用的全面指南

Java-Collections类高效应用的全面指南前言一、Collections类概述二、Collections类的基础方法2.1排序操作2.1.1`sort`方法2.1.2`reverse`方法2.1.3`shuffle

AA-代码批发V哥·2025-05-17 23:01

MapReduce Shuffle 全解析：从 Map 端到 Reduce 端的核心数据流

一、Shuffle的本质定位：MapReduce的核心枢纽Shuffle过程涵盖MapTask的后半程与ReduceTask的前半程，具体指从map方法输出到reduce方法输入之间的整个数据处理链路。

线条1·2025-05-17 06:28

wordCount程序设计思想

Shuffle阶段Shuffle阶段会对Map阶段产生的中间结果进行排序和分区，得到的形式，

山河执手·2025-05-16 01:01

spark数据压缩

-缩短Shuffle阶段中的数据写

yyywoaini～·2025-05-15 05:10

运行Spark程序-在shell中运行1

2.Shuffle控制。不同分区之间的数据是需要有关联的，在不同的分区之间进行数据的传输就是Shuffle，也叫洗牌。3.数据存储\序列化\发送4.数据计算API等等一些功能。

满分对我强制爱·2025-05-15 01:17

详解 Spark 核心编程之 RDD 分区器

一、RDD分区器简介Spark分区器的父类是Partitioner抽象类分区器直接决定了RDD中分区的个数、RDD中每条数据经过Shuffle后进入哪个分区，进而决定了Reduce的个数只有Key-Value

文刀小桂·2025-05-14 16:14

RDD：分区器

决定Shuffle过程中Reducer的个数（实际上是子RDD的分区个数）以及Map端的一条数据记录应该分配给哪一个Reducer。这个应该是最主要的作用。决定RDD的分区数量。例如执

花和尚也有春天·2025-05-14 16:14

[C#] 对24位图像进行水平翻转(FlipX)的跨平台SIMD硬件加速向量算法-第2部分：使用YShuffleX2Kernel优化程序

文章目录一、算法思路1.1瓶颈分析1.2优化思路1.3计算索引二、算法实现2.1程序里计算索引2.2思路A的实现2.3思路B的实现三、基准测试结果3.1X86架构3.1.1X86架构上`.NET6.0`程序的测试结果3.1.2X86架构上`.NET7.0`程序的测试结果3.1.3X86架构上`.NET8.0`程序的测试结果3.2Arm架构3.2.1Arm架构上`.NET6.0`程序的测试结果3.2

zyl910·2025-05-12 21:36

The 2024 ICPC Kunming Invitational Contest K. Permutation（交互期望）

n=1的情况，其实也不用问分治，假设当前解决到[l,r]，要递归的vector是x，维护两个vectorL、R，代表下一步要在[l,mid]和[mid+1,r]分治的vector每次将xrandom_shuffle

小衣同学·2025-05-11 04:26

机器学习-数据集划分和特征工程

sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays，**options)参数：-arrays：多个数组，可以是列表，numpy数组，也可以是dataframe数据框等-options：（包含以下参数）-shuffle

Clocky7·2025-05-10 20:10

Spark external shuffle service

yarnexternalshuffleservice参考链接：https://mp.weixin.qq.com/s/ZggMnX2r4uj8TrzUPTMLhQhttps://mp.weixin.qq.com

zhixingheyi_tian·2025-05-08 14:42

Spark Shuffle参数调优的原理与建议

文章目录Shuffle对性能消耗的原理详解SparkShuffle过程中影响性能的操作：Spark压缩算法的比较如何调优Spark配置参数的源码详解(Spark2.3)spark.shuffle.managerspark.reducer.maxReqsInFlight

聆听金生·2025-05-07 08:36

Spark 系列——Spark的Shuffle原理

目录一、基本介绍1.1Lineage1.2窄依赖1.3宽依赖二、SparkShuffle的原理2.1ShuffleManager2.2ShuffleWriter2.2.1BypassMergeSortShuffleWriter

fseast·2025-05-07 07:34

Spark 的 Shuffle 机制：原理与源码详解

其核心操作之一是Shuffle，这是一个关键但复杂的机制，用于在某些操作期间在集群中重新分配数据。理解Shuffle需要深入探讨其目的、机制和实现，既包括概念层面，也包括源代码层面。

goTsHgo·2025-05-07 07:33

C++STL总结——常用算法——排序算法

C++STL总结——常用算法——排序算法整合sortrandom_shufflemergereverse包含头文件：algorithm整合//sort(begin,end):从小到大//sort(begin

逸人止·2025-04-27 04:20

Hadoop进阶之路

运行模式三、HDFS3.1HDFS架构与组件3.2HDFS读写流程3.3HDFS容错机制四、MapReduce4.1MapReduce原理与架构4.2MapReduce任务执行流程4.3Combiner和Shuffle

£菜鸟也有梦·2025-04-27 02:07

spark与kafka

sparkspark基础知识spark的任务提交流程shuffle过程分析rdd的特点与五大属性spark整合kafka1、SparkStreaming+Kafka----Receiver用的是Kafka

zqk-Sun·2025-04-24 18:19

深度学习中的Pixel Shuffle和Pixel Unshuffle：图像超分辨率的秘密武器

PixelShuffle和PixelUnshuffle是在超分辨率、图像生成等任务中常用的操作，能够通过转换空间维度和通道维度来优化图像特征表示。

程序员非鱼·2025-04-24 15:58

大数据开发核心技术难点：数据倾斜问题深度解析

一、数据倾斜现象的本质1.问题定义与特征典型表现：单个Task处理数据量是其他Task的10倍以上，出现"长尾效应"核心指标：StageDuration中Max/Median>3倍视为倾斜影响范围：Shuffle

学习的锅·2025-04-23 21:30

[特殊字符] 「Python 编程实战：10 道必刷题解析 + 录屏讲解，从数组操作到矩阵算法！」

(40)lst.insert(1,43)lst.extend([1,43])lst.remove(1)lst.pop(1)lst.pop()lst.sort()lst.reverse()random.shuffle

明灯L·2025-04-16 14:56

python typeerror subscriptable_python报错TypeError: ‘NoneType‘ object is not subscriptable的解决方法...

——“重新定义下这个变量”，看的我一脸懵逼后来发现原来是我把returnNone的方法赋给了变量，之后操作变量导致的，直接上代码foriinrange(2000):read_lines=random.shuffle

牛魔王啊·2025-04-12 04:22

3.4 Spark RDD运行架构

文章目录基本概念1、什么是RDD2、其他概念Spark架构设计Spark运行流程RDD运行原理1、RDD概念2、RDD的特性高效的容错性3、RDD运行过程RDD之间的依赖关系Shuffle操作RDD的优势

炫云云·2025-04-10 10:49

Codeforces Round 930 (Div. 2)

CodeforcesRound930(Div.2)CodeforcesRound930(Div.2)A.ShuffleParty题意：给出长度为n的整数数组a，aia_iai=i，对于k>=2的下标进行运算

maisui12138·2025-04-10 10:17

Python 序列构成的数组(list.sort方法和内置函数sorted)

例如，random.shuffle函数

钢铁男儿·2025-04-09 13:33

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