Shuffle

HIVE中MAP和REDUCE数量

一、总览MR执行过程一般的MapReduce程序会经过以下几个过程：输入（Input）、输入分片（Splitting）、Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段、输出（Finalresult）。
这孩子谁懂哈·2024-02-20 20:38

粉丝：什么情况下，hive 只会产生一个reduce任务，而没有maptask

我们常规使用的mapreducer任务执行过程大致如下图：appmaster通过某种策略计算数据源可以做多少分片（getSplits方法），对应的生成固定数量的maptask，假如存在shuffle的话
浪尖聊大数据-浪尖·2024-02-20 20:04

hive中mr个数判断

Shuffle：根据Key的值进行Hash，并将Key/Value对按照Hash值推至不同对Reduce中。Reduce：Redu
qq_18219755·2024-02-20 20:03

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
·2024-02-20 16:30

大数据Map Reduce (Hadoop) 和 MPP数据库 的区别

原理的角度出发,mapreduce其实就是二分查找的一个逆过程,不过因为计算节点有限,所以map和reduce前都预先有一个分区的步骤.二分查找要求数据是排序好的,所以MapReduce之间会有一个shuffle
山哥Samuel·2024-02-20 15:05

C++,stl，常用排序算法，常用拷贝和替换算法

目录1.常用排序算法sortrandom_shufflemergereverse2.常用拷贝和替换算法copyreplacereplace_ifswap1.常用排序算法sort默认从小到大排序#includeusingnamespacestd
柏箱·2024-02-20 14:43

面试系列之《Spark》（持续更新...）

stage：一个job任务中从后往前划分，分区间每产生了shuffle也就是宽依赖则划分为一个stage，stage这体现了spark的pipeline思想，即数据在内存中尽可能的往后多计算，最后落盘，
atwdy·2024-02-20 06:07

Collections集合工具类

集合元素排序//排序前元素list集合元素[33,11,77,55]Collections.sort(list);//排序后元素list集合元素[11,33,55,77]publicstaticvoidshuffle
IT老王Hua_TZ·2024-02-19 22:29

Hadoop Shuffle

Whentherearemultiplereducers,themaptaskspartitiontheiroutput,eachcreatingonepartitionforeachreducetask.Therecanbemanykeys(andtheirassociatedvalues)ineachpartition,buttherecordsforeverykeyareallinasing
SharlotteZZZ·2024-02-19 13:22

深度学习基础之《TensorFlow框架（4）—Operation》

常见的OP1、举例类型实例标量运算add，sub，mul，div，exp，log，greater，less，equal向量运算concat，slice，splot，canstant，rank，shape，shuffle
csj50·2024-02-19 13:37

洗牌算法

publicclassShuffle{publicstaticint[]shuffle(int[]arr){for(inti=0;i
hekirakuno·2024-02-15 06:35

ShuffleManager 原理

在Spark的源码中，负责shuffle过程的执行、计算、处理的组件主要是ShuffleManager。在Spark1.2以前，默认的shuffle计算引擎是HashShuffleManager。
stone_zhu·2024-02-14 10:03

刘谦春晚魔术解析Python

random.randint(1,13)ifnumnotinlist1:list1.append(num)#给list1中存入4个不相同的数print(f"随机抽4张牌，分别是{list1}")random.shuffle
python成长之路·2024-02-10 22:47

28个极简代码——python

首字母小写14、通过函数取差15、不使用if-else的计算子16、压缩17、元素频率18、元音统计19、展开列表20、重复元素判断21、字典默认值22、字符元素组成23、字节占用24、打印N次字符串25、Shuffle26
YYHhao.·2024-02-10 20:09

深度学习为什么需要suffle，xgb为什么不需要shuffle?

因为深度学习的优化方法是随机梯度下降，每次只需要考虑一个batch的数据，也就是每次的“视野”只能看到这一批数据，而不是全局的数据。是一种“流式学习”。原始数据因为某中原因分布并不平均，会出现连续的正负样本，或者数据分布集中的情况，这样的话会限制梯度优化方向的可选择性，导致收敛点选择空间严重变少。不容易收敛到最优值。而xgb模型训练建树的过程最重要的步骤是分裂点的选择。考虑的数据是整个训练集。xg
fengyuzhou·2024-02-10 06:08

spark 资源动态释放

版本如下配置HDP里面已经默认支持spark动态资源释配置代码配置valsparkConf=newSparkConf().set("spark.shuffle.service.enabled","true
kikiki2·2024-02-09 09:54

深度学习上采样算子

2.PixelShufflePixelShuffler是一种端到端可学习的上采样模块，通过设置上采样比例，就可由低分辨率图像获取指定倍率的高分辨率图像。
noobiee·2024-02-08 16:03

【Spark重点难点】你以为的Shuffle和真正的Shuffle

我在B站读大学，大数据专业【Spark重点难点01】你从未深入理解的RDD和关键角色通俗解释上节课我们讲了DAGScheduler划分Stage的原理:DAGScheduler调度时会根据是否需要经过Shuffle
王知无(import_bigdata)·2024-02-08 14:00

Collections常用方法(转)

常用方法排序操作：reverse(List)：反转List中元素的顺序shuffle(Li
花开半時偏妍·2024-02-08 14:43

【嵌入式——C++】算法（STL）

++】算法（STL）遍历算法for_eachtransform查找算法findfind_ifadjacent_findbinary_searchcountcount_if排序算法sortrandom_shufflemergereverse
炯哈哈·2024-02-08 13:01

spark spark.shuffle.service.enabled

操作场景Spark系统在运行含shuffle过程的应用时，Executor进程除了运行task，还要负责写shuffle数据，给其他Executor提供shuffle数据。
不搬砖的程序员不是好程序员·2024-02-08 13:59

Collections工具类的常用方法

publicstatic>voidsort(Listlist)   将制定的列表按升序排序 publicstaticvoidreverse(Listlist); 反转指定列表中元素的顺序 publiccstaicvoidshuffle
爱睡觉的绿脚趾iwn·2024-02-07 02:23

常用工具类-Collections

shuffle（Listlist）洗牌，将顺序
杀死一只知更鸟debug·2024-02-07 01:51

wide&deep试验

TextLineDataset解析文本文件生成datasetDataset支持shuffleDataset执行解析csv的mapmap函数：tf.decode_csv,返回features，classes
rwj_pku·2024-02-06 22:37

Kotlin collections 函数表索引

元素增删addAll：添加指定元素removeAll：移除指定元素retainAll：保留指定元素fill：使用指定元素填充排序reverse：倒序shuffle：乱序sort：以指定方式排序集合运算intersect
Wavky·2024-02-06 15:16

混合数据重新排序

indices=np.random.permutation(np.arange(data_len))x_shuffle=x[indices]y_shuffle=y[indices]
你说你要一场·2024-02-06 08:42

PySpark（四）PySpark SQL、Catalyst优化器、Spark SQL的执行流程

目录PySparkSQL基础SparkSession对象DataFrame入门DataFrame构建DataFrame代码风格DSLSQLSparkSQLShuffle分区数目DataFrame数据写出
独憩·2024-02-06 03:14

Spark Shuffle模块详解

Shuffle，具有某种共同特征的一类数据需要最终汇聚（aggregate）到一个计算节点上进行计算。这些数据分布在各个存储节点上并且由不同节点的计算单元处理。
晓之以理的喵~~·2024-02-06 03:14

PySpark（三）RDD持久化、共享变量、Spark内核制度，Spark Shuffle

Spark并行度SparkShuffleHashShuffleSortShuffleRDD持久化RDD的数据是过程数据RDD之间进行
独憩·2024-02-06 03:43

趣头条Spark Remote Shuffle Service最佳实践

1.业务场景与现状趣头条是一家依赖大数据的科技公司，在2018-2019年经历了业务的高速发展，主App和其他创新App的日活增加了10倍以上，相应的大数据系统也从最初的100台机器增加到了1000台以上规模。多个业务线依赖于大数据平台展开业务，大数据系统的高效和稳定成了公司业务发展的基石，在大数据的架构上我们使用了业界成熟的方案，存储构建在HDFS上、计算资源调度依赖Yarn、表元数据使用Hiv
阿里云技术·2024-02-05 09:29

Spark Shuffle Service简介与测试

一DynamicResourceAllocation(动态资源分配)了解ShuffleService之前，我们需要先了解和ShuffleService有关的另一个特性：动态资源分配。
大数据AI·2024-02-05 09:26

【Spark】Spark作业执行原理--提交任务

对于ResultStage，生成ResultTask，对于ShuffleMapStage生成Shu
w1992wishes·2024-02-03 19:17

spark比mapreduce快的yuanyin

spark是基于内存计算的，而mapreduce会将数据暂存在文件系统中，增加了可靠性但降低了性能DAG有向无环图，spark的有向无环图可以减少shuffle，在不需要其他节点数据的情况下(窄依赖)，
_or·2024-02-01 12:35

Spark系列（十）Shuffle的技术难点问题--Spark比MapReduce快的真正原因

写在前面：我是「nicedays」，一枚喜爱做特效，听音乐，分享技术的大数据开发猿。这名字是来自worldorder乐队的一首HAVEANICEDAY。如今，走到现在很多坎坷和不顺，如今终于明白niceday是需要自己赋予的。白驹过隙，时光荏苒，珍惜当下~~写博客一方面是对自己学习的一点点总结及记录，另一方面则是希望能够帮助更多对大数据感兴趣的朋友。如果你也对大数据与机器学习感兴趣，可以关注我的动
NICEDAYSS·2024-02-01 12:03

为什么Spark比MapReduce快

程序运行方面1）多个依赖关系的mr程序中，reduce产生的结果必须落盘，spark程序在没有shuffle时，数据不用落盘。mr中间产生的文件，哪怕1K，也都要落盘。
认知偏差·2024-02-01 12:02

大数据之 Spark Shuffle 和 Hadoop MapReduce Shuffle的区别

SparkShuffle和HadoopMapReduceShuffle是分布式计算框架中处理中间结果的关键阶段，它们的主要区别在于设计原理、执行效率和资源利用率：HadoopMapReduceShuffleSort-based
转身成为了码农·2024-02-01 12:30

大数据之 Spark 比 MapReduce 快的原因

相比之下，MapReduce的每个阶段之间都涉及到大量的磁盘读写操作，特别是shuffle过程中的排序和合并，这会导致显著的性能瓶颈。DAG执行引擎：Spark支持有向无环图（D
转身成为了码农·2024-02-01 12:57

Spark Exchange节点和Partitioning

Exchange在explain时，常看到Exchange节点，这个节点其实就是发生了数据交换此图片来自于网络截取BroadcastExchangeExec主要是用来广播的ShuffleExchangeExec
orange大数据技术探索者·2024-01-31 19:34

轻量化分割模型-LEDNet

在编码阶段，编码器采用了resnet作为backbone，每个resnetblock利用通道分离和shuffle操作来降低计算量的同时保证了准确率，另一方面，在解码阶段，采用注意力金字塔网络(APN)来进一步的降低整个网络的复杂性
孤独患者_d589·2024-01-31 09:43

Tensorflow2.0笔记 - Tensor的限值clip操作

__version__#maximum/minimumz做上下界的限值tensor=tf.random.shuffle(tf.range(10))print(tensor)#maximum(x,y,
亦枫Leonlew·2024-01-31 07:12

Hadoop大数据原理(3) - 分布式计算框架MapReduce

大数据的通用计算2MapReduce编程模型3.MapReduce计算框架3.1三类关键进程大数据应用进程JobTracker进程TaskTracker进程3.2作业启动和运行机制3.3数据合并与连接机制shuffle
小爱玄策·2024-01-31 06:09

大数据 - Hadoop系列《四》- MapReduce（分布式计算引擎）的核心思想

-MapReduce（分布式计算引擎）概述-CSDN博客目录13.1MapReduce实例进程13.2阶段组成13.4概述13.4.1Map阶段（映射）13.4.2Reduce阶段执行过程13.4.3Shuffle
王哪跑nn·2024-01-31 06:02

5mini-batch（手动实现）

sklearn.model_selection.train_test_split**栗子importnumpyasnpimportmatha=np.random.randn(3,3)print(a)b=list(np.random.permutation(3))a_shuffled
Rooooooooong·2024-01-31 05:21

Tensorflow2.0笔记 - tensor排序操作

__version__#sort,argsort#对1维的tensor进行排序tensor=tf.random.shuffle(tf.range(10))print(tensor)#升序print("=
亦枫Leonlew·2024-01-30 17:27

Spark为何使用Netty通信框架替代Akka

一直以来，基于Akka实现的RPC通信框架是Spark引以为豪的主要特性，也是与Hadoop等分布式计算框架对比过程中一大亮点，但是时代和技术都在演化，从Spark1.3.1版本开始，为了解决大块数据（如Shuffle
yyoc97·2024-01-30 07:56

大数据 - Spark系列《一》- 分区 partition数目设置详解

3.2.4groupBy不一定会Shuffle3.2.1分区过程每一个过程的任务数，对应一个Inpu
王哪跑nn·2024-01-29 23:59

MR和Spark的比较

二、hadoop和spark的shuffle相同和差异？三、Spark与Hadoop差异一、Spark为什么比MR快？
猿来孺词·2024-01-29 10:55

【C++中的STL】常用算法2——排序算法

常用算法2sortrandom_shufflemergereverse1、sort对容器内元素进行排序2、random_shuffle洗牌，指定范围内的元素随机调整次序3、merge容器元素合并，并存储到另一个容器中
二十五花生·2024-01-29 05:43

spark shuffle

spark的shuffle过程分为：1：map2:shufflewrite3:shuffleread4:reduce一般来说机器的性能好的话，shuffle过程之中，数据不写入磁盘。
流砂月歌·2024-01-29 01:13

Spark详解（五）：Spark作业执行原理

调度阶段的划分是由DAGScheduler俩划分的，调度阶段由ShuffleMapSta
MasterT-J·2024-01-28 23:42
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他