Stream 就如同一个迭代器（Iterator），单向，不可往复，数据只能遍历一次，遍历过一次后即用尽，像极了逝去的时光。 （当第二次使用会报异常：Exception in thread “main” java.lang.IllegalStateException: stream has already been operated upon or closed）。集合是急切创建，要等待计算所有
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2024-07-12 13:08:40
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MapReduce的sort-based shuffle之前我们提到了MapReduce的Shuffle方式，Spark Shuffle虽然采取了和MapReduce完全不一样的机制，但深层的原理还是有相同的地方的。所以，为了更好地理解Spark Shuffle的运行机制，我们先对MapReduce的Shuffle过程进行一个简单的回顾：首先是对输入文件进行细化，这个过程是将一个大的file文件分
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2023-09-21 14:29:17
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hive入门学习：浅谈hive的常见优化策略 &nbs
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2023-07-12 19:00:36
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在博文《深入理解Spark 2.1 Core （七）：任务执行的原理与源码分析 》我们曾讲到过：Task有两个子类，一个是非最后的Stage的Task，ShuffleMapTask；一个是最后的Stage的Task，ResultTask。它们都覆盖了Task的runTask方法。我们来看一下ShuffleMapTask的runTask方法中的部分代码：var writer: ShuffleWrit
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2024-07-30 18:55:45
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一、JDK和JREJDK，全称是Java Development Kit，编写Java程序的工具包，这个工具包的版本1.2-1.4被称为Java SDK(软件开发工具包，Software Development Kit)，SDK这个术语已经过时了。JRE，全称是Java Runtime Kit，运行Java程序的用户使用的软件，也称为Java运行时环境，它包含虚拟机但不包含编译器，专门为不需要编译
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2023-07-16 22:02:36
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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。首先看下这张图，就能了解shuffle所处的位置。图中的partitions、copy phase、sort phase所代表的就是shuffle的不同阶段。shuffle阶段又可以分为Map端的shuffle和Reduce端的shuffle
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2023-09-01 08:17:55
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一、MR的shuffle流程。map阶段主要是将从源加载过来的数据，转换为key value键值对。reduce阶段就是并行处理具有相同key的键值对，将其进行聚合处理，输出新的键值对作为结果。而为了保证reduce可以并行的处理map的结果，必须对map的输出结果进行一定的排序和分区，然后再传输至reduce上，这个过程就是shuffle。2、shuffle过程：shuffle过程主要包括两个阶
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2024-04-23 11:42:46
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MapReduce中Shuffle原理详解1、概述 1、MapReduce 中，map 阶段处理的数据如何传递给 reduce 阶段，是 MapReduce 框架中最关键的 一个流程，这个流程就叫 Shuffle； 2、Shuffle: 数据汇洗 就是将 maptask 输出的处理结果数据，分发给 reducetask。 2、主要流程 Shuffle 是 MR 处理流程中的一个过程，它的每一个处理
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2023-12-12 18:56:13
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一.hashShuffle在早期的spark中，其shuffle的机制是hashShuffle。在hashShuffle的过程中，每一个shuffleMapTask都会为每一个reduceTask创建一个bucket缓存，shuffleMapTask会对处理后的数据进行partitioner操作（默认是hash partition，即对key进行hashcode再将其值与reduceTask数量进
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2023-06-19 13:36:05
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shuffle 和 stageshuffle 是划分 DAG 中 stage 的标识,同时影响 Spark 执行速度的关键步骤. RDD 的 Transformation 函数中,又分为窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wide dependency)的操作.窄依赖跟宽依赖的区别是是否发生 shuffle(洗牌) 操作.宽依赖会发生 shuffle 操作. 窄依赖是子 RDD
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2020-05-26 17:19:00
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# PyTorch Shuffle原理解析
在深度学习和图像处理领域，数据的随机化处理是非常重要的一步，这不仅可以增强模型的泛化能力，还可以帮助模型更好地学习特征。在PyTorch中，我们常常使用`torch.utils.data.DataLoader`类来实现数据的批量读取，而在读取数据时，设置`shuffle=True`可以实现数据的随机化。本文将深入探讨PyTorch中的数据洗牌原理，并提
source: MapReduce shuffle过程详解_xidianycy-CSDN博客_mapreduce shuffle 简述 HDFS中的MapReduce计算模型主要分为3个部分: Map, Shuffle, Reduce. Map是映射, 将原始数据转化为键值(key-values)对 ...
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2021-10-19 14:40:00
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一、数据的本地化1.当JobTracker接收到应用之后，会去访问NameNode获取要处理的文件信息2.NameNode将文件信息返回给JobTracker,这里的文件信息只是文件在DataNode上的存储路径和大小等基本属性，没有具体的文件数据内容3.JobTracker收到文件信息之后会将文件进行逻辑划分(只包含切块信息不包含实际数据)，一般将切片和HDFS中DataNode上的Block设
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2024-06-24 18:29:02
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shuffle英文翻译：洗牌。 在mapreduce中间阶段，作用有缓存，排序和分区。缓存的大小可以更改，在mapreduce-site.xml配置： <name>io.sort</name><value>1000</value>,单位是M，默认的缓存大小是100M。下面根据shuffle的图形详细说一下shuffle的作用。 Map阶
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2024-04-25 10:27:50
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1. 传统数据湖存在的问题与挑战传统数据湖解决方案中，常用Hive来构建T+1级别的数据仓库，通过HDFS存储实现海量数据的存储与水平扩容，通过Hive实现元数据的管理以及数据操作的SQL化。虽然能够在海量批处理场景中取得不错的效果，但依然存在如下现状问题：问题一：不支持事务由于传统大数据方案不支持事务，有可能会读到未写完成的数据，造成数据统计错误。为了规避该问题，通常控制读写任务顺序调用，在保证
今天学习 Spark Shuffle。昨天文章提到了 Spark 划分 stage 时，分为了 ShuffleMapStage 和 ResultStage。没看过的可以看昨天的文章。【Spark】Spark 任务调度在划分 stage 时：前面的所有 stage 被称为 ShuffleMapStage。ShuffleMapStage 的结束伴随着 shuffle 文件的写磁盘。最后一个 sta
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2023-08-31 09:47:05
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Shuffle机制 Mapreduce确保每个reducer的输入都是按键排序的。系统执行排序的过程（Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程）称之为Shuffle。 partition分区 Partition分区流程处于Mapper数据属于初到环形缓冲区时进行，此时会将通过Partiti ...
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2021-08-11 10:10:00
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在MapReduce框架中，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。Spark作为MapReduce框架的一种实现，自然也实现了shuffle的逻辑。ShuffleShuffle是MapReduce框架中的一个特定的phase，介于Map phase和Reduce
原创
2023-06-01 09:59:21
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5个以上参数的方法摘要
函数声明中参数超过5个，将导致程序逻辑过于复杂。
缺陷描述
方法函数应当尽量简洁，一个函数只处理一个功能，本规则检测函数的参数超过5个的情形。示例1 函数中包含参数过多。public class test {
public String getUser(int a, int b, int c, int d, int e, int f){
...
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2023-05-19 15:46:26
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通过一个简单示例描述spark shuffle的原理
原创
2022-08-07 15:34:03
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