Shuffle

常用分类网络结构学习笔记

ResNet网络搭建PyTorchIncepetionGoogleNetResNextDenseNETSE-Net注意力层轻量级MobileNet(2017)MobileNetV2(CVPR2018)ShuffleNet
龙海L·2023-12-01 15:31

Hadoop运行原理之shuffle

hadoop的核心思想是MapReduce，但shuffle又是MapReduce的核心。shuffle的主要工作是从Map结束到Reduce开始之间的过程。
Summer_1981·2023-12-01 10:00

PyTorch Dataloader报错ValueError: num_samples的另一种可能原因

()File“train.py”,line29,intrain_testdataloader_train=DataLoader(dataset_train,batch_size=batch_size,shuffle
阳光素描·2023-12-01 09:25

使用影刀指令+python实现简单的长文本乱序加密

本文意在利用影刀指令+python代码，实现一种较为简单的长文本加密和解密，流程结构分为两步：加密原理–是把字符转为列表，利用列表random模块中的shuffle函数做随机乱序。
孔夫子的高压锅·2023-11-30 13:17

Spark---SparkCore(五)

五、SparkShuffle文件寻址1、Shuffle文件寻址1）、MapOutputTrackerMapOutputTracker是Spark架构中的一个模块，是一个主从架构。管理磁盘小文件的地址。
30岁老阿姨·2023-11-30 13:52

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
kikiki2·2023-11-29 19:45

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
kikiki2·2023-11-29 15:05

Spark---SparkCore（二）

会产生shuffle。（多个分区分到一个分区不会产生shuffle）coalescecoalesce常用来减少分区，第二个参数是减少分区的过程中是否产生shuffle。
30岁老阿姨·2023-11-29 07:08

Python——random库函数讲解及实例应用

基本随机数函数：seed(),random()扩展随机数函数：randint(),getrandbits(),uniform(),randrange(),chonice(),shuffle()二、
一个小白在努力·2023-11-28 15:50

spark之OOM常见问题梳理(一)

—王小波一、Spark报错信息问题一1.描述org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException这种问题一般发生在有大量shuffle操作的时候,task不断的failed
写轮眼之大数据·2023-11-27 20:34

Spark性能调优05-Shuffle调优

1.SparkShuffle概述在Spark的源码中，负责shuffle过程的执行、计算和处理的组件主要就是ShuffleManager，也即shuffle管理器。
CoderJed·2023-11-27 16:00

java笔记之集合的工具类

（2）shuffle
极致之路·2023-11-27 05:34

旷视14篇CVPR 2019论文，都有哪些亮点？

译者|Linstancy责编|Jane出品|AI科技大本营（公众号id：rgznai100）回顾CVPR2018，旷视科技有8篇论文被收录，如高效的移动端卷积神经网络ShuffleNet、语义分割的判别特征网络
城市中迷途小书童·2023-11-27 02:20

flink shuffer partition

flinkdataStreamAPI的shuffle方式有1、均匀分区（随机分区）stream.shuffleShufflePartitioner源码2、负载均衡分区（轮询分区）stream.rebalance
loukey_j·2023-11-27 00:22

YOLO目标检测系列，即插即用的模块汇总（内含代码）

1，YOLOV5目标检测换多种主干的方法（含shufflenet，ghostnet，mobilenet，resnet等2，InceptionNeXt当Inception遇见ConvNeXt3，向YOLO
赢勾喜欢海·2023-11-25 22:10

YOLOV5目标检测换多种主干的方法（含shufflenet，ghost net，mobilenet，resnet等）

一，YOLOv5主干换为ghostnet其实换主干是一个较为简单的操作方法，但是很多新手可能不太会，或者其中可能会出现一些问题，那我对这些问题归纳出三步走换主干的方法，以便和大家分享交流。我们这里以yolov5s为例。1，找到想要替换的新的主干网络的基本结构组成，并将其复制到models/common.py文件中。与yolov5拥有C3，Conv这些基本组成结构相似，ghostnet也有类似的基本
赢勾喜欢海·2023-11-25 22:09

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
kikiki2·2023-11-25 19:37

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
kikiki2·2023-11-25 09:13

Flink DataStream API （十）Flink 物理分区（Physical Partitioning）

文章目录随机分区（shuffle）轮询分区（Round-Robin）重缩放分区（rescale）广播（broadcast）全局分区（global）自定义分区（Custom）常见的物理分区策略有随机分配（
Alienware^·2023-11-25 06:23

PyFlink 物理分区(Physical Partitioning)

Flink也提供了在转换后精确控制流分区的底层控制(如果需要的话),主要通过以下函数:shuffle()-随机重新分区流global()-将所有数据发送到下游算子的第一个实例broadcast()-向下游的每个并行实例广播流
大数据与Python·2023-11-25 06:16

flink keyby、shuffle、 rebalance、rescale、 broadcast、global、自定义分区算子以及各分区器源码

文章目录前言1.随机分区2.轮询分区3.重缩放分区4.广播5.全局分区6.自定义分区前言  flink中keyBy是一种按照键的哈希值来进行重新分区的操作，至于分区是否均匀、每个key的数据具体会分到哪一区无法控制，因此keyBy是一种逻辑分区（logicalpartitioning）操作。只有物理分区（physicalpartitioning），才真正控制分区策略精准地调配数据。  物理分区与k
但行益事莫问前程·2023-11-25 06:14

Flink 常用物理分区算子(Physical Partitioning)

(1)随机分区（shuffle）最简单的重分区方式就是直接“洗牌”。通过调用DataStream的.shuffl
文文鑫·2023-11-25 06:34

Leetcode刷题笔记——384. 打乱数组【洗牌算法】

对于shuffle()，要求等概率返回某个方案，或者说每个元素都等概率出现在每个位置中。可以使用Knuth洗牌算法，在O（n）的复杂度内等概率地返回某个方案。
高木同学丶·2023-11-24 23:19

Spark Task执行流程源码分析系列之二: 任务构建&调度&资源分配

任务构建&提交Sparkjob内部是通过DAG来维护血缘关系的，通过shuffle算子进行stage的划分，上游stage计算完成后，下游stage才能进行，在一个stage中有多个任务需要执行，划分完
小白数据猿·2023-11-24 16:04

Spark核心机制总结

MapReduce对比3.Spark的各大组件4.Spark执行流程5.执行过程中的一些细节6.Spark的部署模式和作业提交部署模式Spark的作业提交7.宽窄依赖DAGScheduler的stage划分算法7.Shuffle
Icedzzz·2023-11-24 16:33

Spark数据倾斜解决方案

性能调优，调了半天，最有效，最直接，最简单的方式，就是加资源，加并行度，注意RDD架构（复用同一个RDD，加上cache缓存）；shuffle、jvm等，都是次要的。
000X000·2023-11-24 09:52

Spark数据倾斜解决办法

Spark数据倾斜解决办法一个Spark程序会根据其内部的Action操作划分成多个job，每个作业内部又会根据shuffle操作划分成多个Stage，每个Stage由多个Task任务并行进行计算，每个
不会打球的摄影师不是好程序员·2023-11-24 09:50

Spark 优化——数据倾斜解决方案

目录一、什么是数据倾斜数据倾斜的表现：定位数据倾斜问题：二、解决方案解决方案一：聚合原数据1)避免shuffle过程2)缩小key粒度（增大数据倾斜可能性，降低每个task的数据量）3)增大key粒度（
TRX1024·2023-11-24 09:49

Spark 数据倾斜解决方案

文章目录Spark数据倾斜解决方案1聚合原数据1.1避免shuffle过程1.2缩小key粒度（增大数据倾斜可能性，降低每个task的数据量）1.3增大key粒度（减小数据倾斜可能性，增大每个task的数据量
陈舟的舟·2023-11-24 09:46

spark 数据倾斜 解决思路

这种情况比较少见数据倾斜发生的原因：在进行shuffle的时候，必须将各个节点上相同的key拉取
maketubu7·2023-11-24 09:44

34-spark数据倾斜解决

1.聚合源数据（1）避免shuffle过程绝大多数情况下，spark作业的数据来源都是Hive表，这些Hive表基本都是经过ETL之后的昨天的数据。
大数据捌圆·2023-11-24 09:13

【云计算大数据】Spark数据倾斜解决方案，java程序设计简明教程答案

1、你在自己的程序里面找找，哪些地方用了会产生shuffle的算子，groupByKey、countByKey、reduceByKey、join2、看loglog一般会报是在你的哪一行代码，导致了OOM
m0_64867435·2023-11-24 09:13

spark数据倾斜的解决思路

数据倾斜是：多个分区中，某个分区的数据比其他分区的数据多的多数据倾斜导致的问题：导致某个spark任务耗时较长，导致整个任务耗时增加，甚至出现OOM运行速度慢：主要发生在shuffle阶段，同样的key
阿君聊风控·2023-11-24 09:09

Python学习遇到的Bug-Random.shuffle()

今天在调用random.shuffle(list)的时候，错误的认为该函数会返回一个打乱后的list，导致程序一直出现错误NoneType.后来在百度上寻找错误的原因，发现该函数并不会返回shuffle
逃避虽可耻·2023-11-23 23:10

经过了多少轮洗牌后，序列中间位置的牌面为9 ← random.shuffle()

【算法分析】Python中使用random模块中的shuffle函数，可随意排列列表中的元素。本题中的输出，是个不确定的随机数，不是个固定值。
hnjzsyjyj·2023-11-23 21:50

spark RDD 概述用法官方权威资料（建议收藏）

Spark的链接初始化Spark使用Shell弹性分布式数据集（RDD）并行化集合外部数据集RDD操作基础知识将函数传递给Spark理解闭包示例本地模式与集群模式打印RDD的元素处理键值对转换操作行动操作Shuffle
wang2leee·2023-11-23 21:17

spark shuffle 剖析

ShuffleExchangeExecprivatelazyvalwriteMetrics=SQLShuffleWriteMetricsReporter.createShuffleWriteMetrics
zhixingheyi_tian·2023-11-23 12:12

python 从源码讲解random模块

目录1.random.random()2.random.uniform()3.random.randrange()4.random.randint()5.random.choice()6.random.shuffle
再让我学一会吧！·2023-11-22 10:03

【python基础】random模块常用方法讲解

random.uniform(a,b)random.randint(a,b)random.randrange([start],stop[,step])random.choice(sequence)random.shuffle
sodaloveer·2023-11-22 10:14

PyTorch DataLoader整理函数详解【collate_fn】

该类有很多参数，但最有可能的是，你将使用其中的大约三个参数（dataset、shuffle和batch_size）。今天我想解释一下collate_fn的含义—根据我的经验，我发现它让初学者感到困惑。
新缸中之脑·2023-11-22 05:03

MapReduce执行流程和Shuffle过程

HadoopMapReduce作业执行流程整个HadoopMapReduce的作业执行流程如图1所示，共分为10步。图1HadoopMapReduce的作业执行流程1.提交作业客户端向JobTracker提交作业。首先，用户需要将所有应该配置的参数根据需求配置好。作业提交之后，就会进入自动化执行。在这个过程中，用户只能监控程序的执行情况和强制中断作业，但是不能对作业的执行过程进行任何干预。提交作业
一粒米_394c·2023-11-21 18:41

多元线性回归学习（数据已归一化）

importtensorflow.compat.v1astfimportpandasaspdimportnumpyasnpimporttimeimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.utilsimportshuffletf.disable_v2
xiaozhanfeng·2023-11-21 10:18

拾贰SparkSQL:数据关联优化

一类是学过的Shuffle，Shuffle通过中间文件来完成Map阶段与Reduce阶段的数据交换，因此它会引入大量的磁盘与网络开销。
for your wish·2023-11-21 09:13

MapReduce--Shuffle图解详解

Shuffle图解0、前言1、功能分区：`决定了Map输出的数据会被哪个Reduce进行处理`排序：`决定了Map输出的数据按照Key以什么样的方式进行排序`分组：`实现了对Key进行分组，属于同一组的
韩家小志·2023-11-21 00:02

2023.11.19 hadoop之MapReduce

目录1.简介2.分布式计算框架-MapReduce3.mapreduce的步骤4.MapReduce底层原理map阶段shuffle阶段reduce阶段1.简介Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架
白白的wj·2023-11-20 16:07

图像分类(七) 全面解读复现ShuffleNetV1-V2

ShuffleNetV1前言前面我们学了MobileNetV1-3，从这篇开始我们学习ShuffleNet系列。
小酒馆燃着灯·2023-11-20 03:23

大数据常见面试题及答案

6、Spark任务的执行流程7、Spark和MapReduce8、cache和persist的区别9、什么是宽窄依赖10、spark的shuffle
遐想者csdn·2023-11-20 01:18

flink原理实战与性能优化 pdf_三万字长文 | Spark性能优化实战手册

《Spark性能优化：开发调优篇》《Spark性能优化：资源调优篇》《Spark性能优化：数据倾斜调优篇》《Spark性能优化：shuffle调优篇》Spark性能优化：开发调优篇在大数据计算领域，Spark
weixin_39685697·2023-11-19 18:07

大数据之Spark:Spark 数据倾斜

目录1.预聚合原始数据1.避免shuffle过程2.增大key粒度（减小数据倾斜可能性，增大每个task的数据量）2.预处理导致倾斜的key1.过滤2.使用随机key3.sample采样对倾斜key单独进行
浊酒南街·2023-11-19 17:23

Spark数据倾斜解决

Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题，是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题。
浪尖聊大数据-浪尖·2023-11-19 17:20
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