# 理解和实现 Spark Shuffle
在大数据处理领域，Apache Spark 已成为一个非常受欢迎的计算框架。而在 Spark 中，Shuffle 是一个至关重要的过程，它影响着程序性能和数据处理的效率。本文将帮助你理解并实现 Spark Shuffle 的基本流程。
## Spark Shuffle 流程
为了便于理解，我们将整个 Shuffle 过程分成几个步骤，下面是一个流程
原创
2024-09-25 05:07:39
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1 shuffle操作 Spark中的某些操作会触发称为shuffle的事件。 随机播放是Spark的重新分配数据的机制，因此它可以跨分区进行不同的分组。 这通常涉及跨执行程序和机器复制数据，使得混洗成为复杂且昂贵的操作。2 背景为了理解在shuffle期间发生的事情，我们可以考虑reduceByKey操作的示例。 reduceByKey操作生成一个新的RDD，其中单个键的所有值都组合成一个元组
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2023-09-16 13:56:48
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spark的shuffle和原理分析1 、概述Shuffle就是对数据进行重组，由于分布式计算的特性和要求，在实现细节上更加繁琐和复杂。
在MapReduce框架，Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map阶段通过shuffle读取数据并输出到对应的Reduce；而Reduce阶段负责从Map端拉取数据并进行计算。在整个shuffle过程中，往往伴随着大量的磁盘和网络I/O。所以
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2023-08-02 07:48:43
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最近开始学习spark的的东西，在学习之前可以去学习一些scala的，毕竟源码是scala的，有些东西操作习惯是从scala中扩展出来的。下面切入正题可以参考，下面的官方文档http://spark.apache.org/docs/1.6.0/programming-guide.html#resilient-distributed-datasets-rddsRDDs（Resilient Distr
--Fisher_Yates_Shuff随机算法 function ShuffArray_Fisher_Yates(nTotalNum, nNum) local tbTemp = {} if nNu
原创
2013-03-29 08:56:06
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前言上一篇文章以大数据背景为基础 ，详细介绍了从Hadoop基本架构组件到Spark代替MapReduce的新型架构演变，并给出了Spark运行机制背后的逻辑。接下来就是本专栏的核心内容，如何通过Python语言调用Spark进行数据分析。前文提到，文章会依次按照以下顺序展开：Spark架构基础与运行原理RDD编程Spark SQLSpark StreamingStructured Streami
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2023-12-31 15:14:36
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计算一个神经网络的输出（Computing a Neural Network’s output） 在上一节的视频中，我们介绍只有一个隐藏层的神经网络的结构与符号表示。在这节的视频中让我们了解神经网络的输出究竟是如何计算出来的。 首先，回顾下只有一个隐藏层的简单两层神经网络结构： 图 3.3.1 其中，?表示输入特征，?表示每个神经元的输出，?表示特征的权重，上标表示神经网络的层数（
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2023-10-17 17:47:56
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1、环形缓冲区缓冲区的好处，就是空间换时间和协调快慢线程。缓冲区可以用很多设计法，这里说一下环形缓冲区的几种设计方案，可以看成是几种环形缓冲区的模式。设计环形缓冲区涉及到几个点，一是超出缓冲区大小的的索引如何处理，二是如何表示缓冲区满和缓冲区空，三是如何入队、出队，四是缓冲区中数据长度如何计算。ps.规定以下所有方案，在缓冲区满时不可再写入数据，缓冲区空时不能读数据1.1、常规数组环形缓冲区&nb
文章目录1.膜电极参数优化1.导入数据2.模型构建3.预防过拟合4.回归过程与结果可视化5.模型保存与加载2.权重正则化1.权重可视化2.正则化3.L1正则化4.L2正则化 1.膜电极参数优化1.导入数据1.导入数据import pandas as pd
df = pd.read_csv('MEA.csv',encoding = 'gbk') #导入数据，使用GBK编码
print(d
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2023-10-03 19:59:16
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Spark 开发原则坐享其成要省要拖跳出单机思维 应用开发原则 ：坐享其成 : 利用 Spark SQL 优化能省则省、能拖则拖 : 节省数据量 , 拖后 Shuffle跳出单机思维 : 避免无谓的分布式遍历坐享其成设置好配置项，享受 Spark SQL 的性能优势，如钨丝计划、AQE、SQL functions钨丝计划：Tungsten 自定义了紧凑的二进制格式的数据结构，避免了 Java 对
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2024-01-28 01:18:02
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Spark扩展持久化RDD Cache缓存RDD CheckPoint 检查点缓存和检查点区别自定义分区存储与读取累加器广播持久化RDD Cache缓存RDD 通过 Cache 或者 Persist 方法将前面的计算结果缓存，默认情况下会把数据以缓存在 JVM 的堆内存中。但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的 action 算子时，该 RDD 将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。// cache 操作会增加血缘关系，不改变原有的血缘关系println(wordToOneR.
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2022-03-23 10:21:17
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1、Application application（应用）其实就是用spark-submit提交的程序。一个application通常包含三部分：从数据源（比方说HDFS）取数据形成RDD，通过RDD的transformation和action进行计算，将结果输出到console或者外部存储。2、Driver Spark中的driver感觉其实和yarn中Application Master的
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2023-11-02 10:32:42
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一、定义与特点定义
专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，并形成一个高速发展应用广泛的生态系统。特点
速度快
内存计算下，Spark 比 Hadoop 快100倍易用性
80多个高级运算符跨语言：使用Java，Scala，Python，R和SQL快速编写应用程序。通用性
Spark 提供了大量的库，包括SQL、DataFrames、MLib、Gra
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2023-08-10 09:12:39
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一、什么是SparkApache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架。Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因
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2023-07-12 09:57:21
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spark架构设计 1 角色名称 Client,Driver program,cluster manager/Yarn，workerNode 2 角色作用 client：用户通过client提交application程序，shell命令等 Driver：启动sparkContext环境，将application程序转换成任务RDD和DAG有向图，与clustermanger进行资源交互，分配ta
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2023-12-09 15:40:46
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Spark官方文档: Spark Configuration（Spark配置）Spark主要提供三种位置配置系统：环境变量：用来启动Spark workers，可以设置在你的驱动程序或者conf/spark-env.sh 脚本中；java系统性能：可以控制内部的配置参数，两种设置方法：编程的方式（程序中在创建SparkContext之前，使用System.setProperty（“xx”，“xxx
原创
2017-07-03 11:19:00
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引入 一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。 面向大规模数据分析，数据检查点操作成本非常高，须要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低得多，同一时候还须要消耗很多其它的存储资源。 因此，Spark选择记录更新的方式。可是，假设更新
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2017-07-13 21:10:00
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一、官网介绍 1 什么是Spark 官网地址：://spark.apache.org/ Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce ...
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2021-08-03 09:25:00
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一、分区的概念 分区是RDD内部并行计算的一个计算单元，RDD的数据集在逻辑上被划分为多个分片，每一个分片称为分区，分区的格式决定了并行计算的粒度，而每个分区的数值计算都是在一个任务中进行的，因此任务的个数，也是由RDD(准确来说是作业最后一个RDD)的分区数决定。 二、为什么要进行分区 数据分区， ...
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2021-08-03 14:38:00
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本编主要基于B站尚硅谷的视频及文档做出的一些改写和添加自己的理
原创
2022-03-23 10:24:56
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