Shuffle

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

Spark 性能优化高频面试题及答案

4.如何通过优化Shuffle操作提升性能？5.如何通过广播变量（BroadcastVariables）优化性能？6.如何通过序列化机制优化Spark作业性能？7.如何通过动态资源分配优化性能？
闲人编程·2025-04-08 15:09

大数据（5）Spark部署核弹级避坑指南：从高并发集群调优到源码级安全加固（附万亿级日志分析实战+智能运维巡检系统）

黄金配置模板阶段4：高可用启停阶段5：安全加固方案三、万亿级日志分析实战1.案例背景：实时用户行为分析2.原始方案（灾难代码）3.优化方案（性能提升150倍）4.性能对比四、七大调优生死线1.内存分配黄金公式2.Shuffle
一个天蝎座 白勺 程序猿·2025-04-08 11:43

TDH计算引擎针对数据倾斜现象的保护机制

shufflewrite阶段ShuffleWrite阶段当出现数据倾斜时将出现Bucketsizeistoolarge(>2G)aftercompress的报错提醒，此时应当调整reducenumber
若愚致远·2025-04-08 10:02

GPU 上的 Reduction（归约）和 Scan（前缀和）优化：LLVM、GPU 指令集与架构差异

在GPU上进行Reduction（归约）和Scan（前缀和）运算，如果想要最大化性能，不仅仅是写一个Kernel就完事了，还需要深入了解：LLVM优化机制GPU指令集（如shuffle、DPP、LDS、
codebat_raymond·2025-04-06 22:17

mapreduce的工作原理

是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算，它主要由Map（映射）和Reduce（化简）两个阶段组成，下面为你详细介绍其工作原理：###整体流程MapReduce作业的执行过程大致可分为输入、Map阶段、Shuffle
痕517·2025-04-04 11:16

C++ STL常用算法

1.1for_each1.2transform2常用查找算法2.1find2.2find_if2.3adjacent_find2.4binary_search2.5count2.6count_if3常用排序算法3.1sort3.2random_shuffle3.3merge3.4reverse4
会思想的苇草i·2025-04-01 21:48

mapreduce的工作原理

MapReduce是一种用于大规模数据集并行运算的编程模型，它主要包含Map（映射）和Reduce（化简）两个阶段，以下为你详细介绍其工作原理：整体流程MapReduce作业的整体执行流程可以分为输入、Map阶段、Shuffle
Eternity......·2025-04-01 12:39

C++程序实现了一个基于控制台的记忆匹配游戏

随机打乱顺序：使用std::shuffle将字母对随机排列，填充到table数组中。空板创建：创建table_empty数组用
52Hertz861·2025-03-30 22:50

大数据（2）Hadoop架构深度拆解：HDFS与MapReduce企业级实战与高阶调优

、分布式系统的设计哲学演进1.1从Google三驾马车到现代数据湖二、企业级HDFS架构全景图2.1联邦架构的深度实践2.2生产环境容灾设计2.3性能压测方法论三、MapReduce引擎内核解密3.1Shuffle
一个天蝎座 白勺 程序猿·2025-03-25 13:48

STL——排序算法（merge、sort、random_shuffle、reverse）

#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;//merge算法容器元素合并，并存储到另一容器中voidtest01(){vectorv1;vectorv2;for(inti=5;i>=0;i--){v1.push_back(i+1);v2.push_b
Soaring丶·2025-03-18 16:27

C++ STL（十四）：常用排序算法（sort、random_shuffle、merge、reverse）

文章目录0常用排序算法简介【sort、random_shuffle、merge、reverse】1sort【对容器元素排序】2random_shuffle【洗牌：对指定范围的容器元素随机排序】3merge
NewsomTech·2025-03-18 16:55

c++STL常用算法之排序算法——全面总结（附案例解析）（二十四）

这里有C++STL——全面总结详细教程（附案例解析）（持续更新中）常用排序算法学习目标：掌握常用的排序算法算法简介：sort//对容器内元素进行排序random_shuffle//洗牌指定范围内的元素随机调整次序
磊磊cpp·2025-03-18 16:24

Pytorch Dataloader入门

每个epoch都shuffle数据，能够减少模型过拟合。使用Pyt
gy-7·2025-03-17 21:16

pytorch训练权重转化为tensorflow模型的教训

shuffleoperation(shuffle操作)这个操作原本是用来将各个通道之间的信息进行打乱后，此时面临重要的问题就是，如果将通道打乱，在pytorch里面与tensorflow中间，两种通道排序是不一样的
小枫小疯·2025-03-15 21:57

【笔试面试】秒懂深度学习模型小型化：蒸馏法、剪枝…

紧凑模型设计：MobileNet的深度可分离卷积shufflenet的逐点群卷积(pointwisegroupconvolution)和通道混洗(channelshuffle)，前者通过分组卷积降低计算量
聊北辰同学·2025-03-12 11:08

基于多种模型剪枝方法（L1-norm、Slimming、AutoSlim）的模型轻量化和模型压缩实现

基于多种模型剪枝方法（L1-norm、Slimming、AutoSlim）的模型轻量化实现支持：VGG、MobileNet、Resnet、ShuffleNet等模型。
踟蹰横渡口,彳亍上滩舟。·2025-03-12 11:01

讲一下Spark的shuffle过程

首先Spark的shuffle是Spark分布式集群计算的核心。Spark的shuffle可以从shuffle的阶段划分，shuffle数据存储，shuffle的数据拉取三个方面进行讲解。
冰火同学·2025-03-11 20:29

Spark数据倾斜的问题

Spark数据倾斜业务背景Spark数据倾斜表现Spark的数据倾斜，包括SparkStreaming和SparkSQL，表现主要有下面几种：1、Excutorlost，OOM，Shuffle过程出错2
冰火同学·2025-03-11 20:58

MapReduce：分布式并行编程的基石

模型简介Map和Reduce函数Map函数Map函数的输入和输出Map函数的常见操作Reduce函数Reduce函数的输入和输出Reduce函数的常见操作工作流程概述各个阶段1.输入分片2.Map阶段3.Shuffle
JAZJD·2025-03-10 01:31

【Hadoop】如何理解MapReduce？

2.Shuffle和Sort（洗牌
2302_79952574·2025-03-10 00:30

Hadoop、Spark、Flink Shuffle对比

一、Hadoop的shuffle前置知识：Map任务的数量由Hadoop框架自动计算，等于分片数量，等于输入文件总大小/分片大小，分片大小为HDFS默认值128M，可调Reduce任务数由用户在作业提交时通过
逆袭的小学生·2025-03-09 10:55

Spark核心算子对比：`reduceByKey`与`groupByKey`源码级解析及生产调优指南

特性reduceByKeygroupByKeyShuffle前预聚合✅启用（mapSideCombine=true）❌禁用（map
数据大包哥·2025-03-02 07:13

spark为什么比mapreduce快？

两者都是基于内存计算的，任何计算框架都肯定是基于内存的，所以网上说的spark是基于内存计算所以快，显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数（相比于mapreduce计算模型而言），而不是shuffle
京东云开发者·2025-03-01 19:46

Pytorch数据处理工具箱（后半部分）

主要参数包括datase`（数据集）batch_size（批量大小）、shuffle（是否打乱数据）、num_workers（加载数据的线程数）等。
不要不开心了·2025-03-01 16:59

【STL】7.STL常用算法（1）

for_each2.transform二.查找算法1.find2.find_if3.adjacent_find4.binary_search5.count6.cout_if三.排序算法1.sort2.random_shuffle3
零零时·2025-02-26 23:05

doris：使用 Hint 调整 Join Shuffle 方式

概述Doris支持使用Hint来调整Join操作中数据Shuffle的类型，从而优化查询性能。本节将详细介绍如何在Doris中利用Hint来指定JoinShuffle的类型。
向阳1218·2025-02-23 16:47

ShuffleNet V2（2018 CVPR）

论文标题ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesign论文作者NingningMa,XiangyuZhang,Hai-TaoZheng
刘若里·2025-02-23 14:57

Hive排序函数源码解密：字节跳动面试官的底层三连问

一、分布式执行框架Hive中ROW_NUMBER、RANK和DENSE_RANK的底层实现差异主要体现在相同排序键值的处理逻辑上，其核心流程可分为两个阶段：数据分区（Shuffle阶段）根据PARTITIONBY
数据大包哥·2025-02-23 06:31

Spark源码分析 – Shuffle

参考详细探究Spark的shuffle实现,写的很清楚,当前设计的来龙去脉HadoopHadoop的思路是,在mapper端每次当memorybuffer中的数据快满的时候,先将memory中的数据,按
weixin_34292924·2025-02-21 15:06

Hive的ReduceJoin/MapJoin/SMBJoin

参考链接：LanguageManualJoins-ApacheHive-ApacheSoftwareFoundation1.Reduce/Common/ShuffleJoinReduceJoin在Hive
for your wish·2025-02-19 12:40

spark为什么比mapreduce快？

两者都是基于内存计算的，任何计算框架都肯定是基于内存的，所以网上说的spark是基于内存计算所以快，显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数（相比于mapreduce计算模型而言），而不是shuffle
·2025-02-19 11:55

spark为什么比mapreduce快？

两者都是基于内存计算的，任何计算框架都肯定是基于内存的，所以网上说的spark是基于内存计算所以快，显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数（相比于mapreduce计算模型而言），而不是shuffle
·2025-02-19 11:22

C++ 洗牌函数std::shuffle的用法

目录1.简介2.工作原理3.std::shuffle与std::random_shuffle的区别4.rand和srand5.std::shuffle的使用方法6.随机数生成器和分布器7.注意事项1.简介
流星雨爱编程·2025-02-15 11:51

C++ – 随机洗牌算法，std::random_shuffle和std::shuffle

1std::random_shuffle和std::shufflestd::random_shuffle和std::shuffle处于头文件#include中。
鱼儿-1226·2025-02-14 12:50

at coder ABC 392

A-ShuffledEquation题意：给一个整数序列（A1,A2,A3）,这三个数进行排序后形成（B1,B2,B3）问是否存在排序使B1*B2=B3？
syt_biancheng·2025-02-11 17:33

Spark性能调优系列：Spark资源模型以及调优

execution内存是执行内存，join、aggregate都在这部分中执行，shuffle的数据也会先缓存在这个内存中，满了再写入磁盘，能够减少IO，Map过程也是在这个内存中执行的。
Mr Cao·2025-02-11 01:29

spark技术基础知识

A:窄依赖：父RDD的每个分区最多被一个子RDD的分区依赖（如map、filter），不会触发shuffle。
24k小善·2025-02-10 15:16

Conmi的正确答案——JAVA随机打乱一个字符串

JDK版本：17publicstaticStringshuffleString(Stringinput){Listcharacters=newArrayList<>();//拆解字符串到列表for(charc
Conmi·白小丑·2025-02-09 00:33

如何处理大规模数据集中的数据处理：Spark和ApacheFlink

TaskScheduling）HadoopApacheSparkApacheFlink3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解1.MapReduce（1）概述（2）算法原理分布式文件系统Map阶段Shuffle
AI天才研究院·2025-02-07 01:43

大数据笔记之 Flink1.17 算子

文章目录前言一、Partition分区（物理分区）1.1随机分区shuffle1.2轮询分区rebalance1.3重缩放分区rescale1.4广播分区broadcast1.5全局分区global1.6keyby1.7
凡许真·2025-02-01 17:20

Python从0到100（八十六）：神经网络-ShuffleNet通道混合轻量级网络的深入介绍

前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
是Dream呀·2025-02-01 00:05

「Python系列」Python random模块、hashlib模块

`random.shuffle(seq)`7.`random.sample(seq,k)`8.`random
·零落··2025-01-31 09:21

性能优化案例：通过合理设置spark.shuffle.memoryFraction参数的值来优化PySpark程序的性能

在PySpark中，合理调整spark.shuffle.memoryFraction参数可以有效优化Shuffle阶段的性能，尤其是在存在大量磁盘溢出的场景下。
weixin_30777913·2025-01-30 05:01

[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（使用YShuffleX3Kernel）

文章目录一、标量算法1.1算法实现1.2基准测试代码二、向量算法2.1算法思路2.1.1难点说明2.1.2解决办法：每次处理3个向量2.1.3用YShuffleX3Kernel对3个向量内的24位像素进行翻转
zyl910·2025-01-29 02:04

【spark床头书系列】如何在YARN上启动Spark官网权威详解说明

上启动Spark官网权威详解说明点击这里看全文文章目录添加其他JAR文件准备工作配置调试应用程序Spark属性重要说明KerberosYARN特定的Kerberos配置Kerberos故障排除配置外部Shuffle
BigDataMLApplication·2025-01-26 18:20

性能优化案例：通过合理设置spark.storage.memoryFraction参数的值来优化PySpark程序的性能

对于缓存密集型任务，适当提高存储内存比例；对于Shuffle密集型任务，优先保障执行内存。新版本Spark的动态内存机制简化了调优，但手动干预在极端场景下仍有效。最终需通过反复测试验证
weixin_30777913·2025-01-26 05:14

自定义分区

通过简单例子了解partition分区类的重写方法分区是在MR的过程中进行的，属于Shuffle阶段但是在Job端不要忘记进行调用：job.setPartitionerClass(xxx.class)按照年龄分区
我的K8409·2024-09-16 02:28

Hadoop之mapreduce -- WrodCount案例以及各种概念

四、MapReduce的原理五、Shuffle过
lzhlizihang·2024-09-10 07:06

TypeError: list indices must be integers or slices, not list

TypeError:listindicesmustbeintegersorslices,notlist原因：传入参数搞错了计划通过一个下标list，通过rand.shuffle实现训练数据的随机化，结果因为传入的数据是没有
m0_68138877·2024-09-08 07:54
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