MapReduce的原理简单版本：AppMaster:整个Job任务的核心协调工具MapTask:主要用于Map任务的执行ReduceTask:主要用于Reduce任务的执行一个任务提交Job-->AppMaster(项目经理)-->根据切片的数量统计出需要多少个MapTask任务-->向ResourceManager(Yarn平台的老大)索要

MapReduce工作流程上面的流程是整个MapReduce最全工作流程，但是Shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束，具体Shuffle过程详解，如下：MapTask收集map()方法输出的kv对，放到内存缓冲区中从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件，可能会溢出多个文件多个溢出文件会被合并成大的溢出文件在

2.mapreduce工作流程流程一流程二3.shuffle3.1.shuffle机制map方法之后,reduce方法之前的数据处理过程称之为shuffle3.2.分区3.3.writablecomparable排序(1)排序概述(2)排序分类3.4.combiner合并

spark为什么比mapreduce快？首先澄清几个误区：1：两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次数，因为shuffle是根据数据重组的次数而定，所以shu

#include<intrin.h>//forsse#include<string.h>//formemcpyenumBayerFormat{bayerRG,bayerGR,bayerBG,bayerGB};enumMirror{mirrorNo,//不镜像mirrorTB,//上下镜像mirrorLR,//左右镜像

Toselectarandomitemfromthelistorshufflethelist,youcanusethechoiceandshufflefunctionsfromtherandommoduleofthestandardlibrary.Therandom.choice()functionreturnsarandomlyselectedelementfromthelist.>>>importran

1.应用程序（Application）通过下面的代码设置应用程序名称，设置后再UI中可以看到相应的名称。//1.设置Application的名称valconf=newSparkConf()conf.setAppName("WordCount")conf.setMaster("local")2.作业（Job）Job由scala的执行算子生成，每个执行的算子会调起runjob，从而

1. ShuffleAttention介绍1.1 摘要：注意力机制使神经网络能够准确地关注输入的所有相关元素，已成为提高深度神经网络性能的重要组成部分。计算机视觉研究中广泛使用的注意力机制主要有两种：空间注意力和通道注意力，其目的分别是捕获像素级的成对关系和通道依赖性。虽然将它

1、内容概述Spark内核调度的任务：如何构建DAG执行流程图如何划分Stage阶段Driver底层是如何运转确定需要构建多少分区（线程）Spark内核调度的目的：尽可能用最少的资源高效地完成任务计算2、RDD的依赖RDD依赖：一个RDD的形成可能是由一个或者多个RDD得到的，此时这个RDD和

需求1：在高帧率场景下，一般拿到的是bayer格式数据。图像处理时，一般会先插值成rgb，再拆分为单通道。如果可以直接bayer中抽出r、g、b，那效率将大大提升。需求2：抽取的单通道直接是镜像的注意：抽取后r、g、b尺寸是原来的一半，没有做插值（插值只会让数据量变大，并没有引入有效信息）效果：CPU指

SparkShuffle原理与代码实例讲解1.背景介绍在大数据处理领域,ApacheSpark作为一种快速、通用的大规模数据处理引擎,已经成为事实上的标准。Spark能够高效地运行在Hadoop集群或独立的集群环境中,支持多种编程语言,提供了丰富的高级API,涵盖了批处理、交互式查询、实时流

本文主要介绍spark的shuffle机制 shuffle的产生Spark作业被分解为多个Stage，每个Stage包含多个任务（Task）。在需要重新分区的数据操作时因为需要进行数据的交换因此会产生Shuffle边界，即两个Stage之间需要进行Shuffle操作。 shuffle的各个阶段1、shufflemap阶段

本质上是三个进程运行，一个maptask一个reducetask 一个MR程序写程序 添加依赖后，mapperreducer driveryarn集群的配置为了实现数据落盘和网络传输还要进行序列化和反序列化，本质就是将各个结构体里的基本数据类型一一传递 实现writable接口顺序要一致输入和输出基本

MapReduce思考问题（每一个都算面试题）Q1、map数量数越多越好吗？不是，因为产生map任务是需要资源和时间，map任务越多，占用的资源和时间越多Q2、hdfs是否适合存储小文件（MR角度出发）不适合，小文件一多，意味着block块就多了，切片split也就多了，这样产生的map数量也就多了起来Q3、split和map

    某次在线上排查问题时发现，代码中使用的一个使用str_shuffle随机打乱字符串函数生成的唯一字符出现了重复，导致插入数据库失败。觉得很奇怪，生成随机字符串的方法如下：functionmakeString($len){$char='0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRS

[AHOI2005]洗牌传送门题目描述为了表彰小联为Samuel星球的探险所做出的贡献，小联被邀请参加Samuel星球近距离载人探险活动。由于Samuel星球相当遥远，科学家们要在飞船中度过相当长的一段时间，小联提议用扑克牌打发长途旅行中的无聊时间。玩了几局之后，大家觉得单纯玩扑克牌

这是一道逆元的模板题。看到题，首先找下规律：首先想到是否存在循环，即经过多次洗牌后回到原状态的情况，但手玩了几组以后发现有循环但没有规律，只能知道循环节长度小于等于\(n\)，显然会\(TLE\)；所以对于一些循环节较长的数据很容易被卡掉（比如这组：900000000011）代码转载自@Ish

1、RDD是什么，RDD的五大属性RDD是弹性分布式数据集五大属性：分区（指定数据是哪个分区的）分区内的计算逻辑分区器（如果有键值对可以控制分区的数据流向）血缘关系移动数据不如移动计算2、RDD的弹性体现在哪里存储弹性：内存磁盘一起用计算弹性：重试机制分片弹性：分区可以改变容

一个操作集合的工具类setAll:批量添加数据shuffle:打乱List集合数据sort:对list集合进行排序

分析源码步骤：第一步程序入口： 第二步一直查看runjob方法，可以看出collect()是RDD行动算子，与Job运行提交相关rdd.scala sparkcontext.scala  sparkcontext.scala  sparkcontext.scala 第三步runJob()与DAG调度有关sparkcontext.scala第四步runJob()核心代码-

spark为什么比mapreduce快？首先澄清几个误区：1：两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次数，因为shuffle是根据数据重组的次数而定，所

6.2SortShuffle解析SortShuffleManager的运行机制主要分成三种：普通运行机制；bypass运行机制：当shufflereadtask的数量小于等于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold参数的值时（默认为200），就会启用bypass机制；TungstenSort运行机制：开启此运行机制需设置配置项spa

6.1HashShuffle解析以下的讨论都假设每个Executor有1个cpucore。6.1.1HashShuffleManagershufflewrite阶段，主要就是在一个stage结束计算之后，为了下一个stage可以执行shuffle类的算子（比如reduceByKey），而将每个task处理的数据按key进行“划分”。所谓“划分

第一章1.sparkshufflemap和reduce在shuffle过程中，提供数据的称之为ma段，几首数据的称之为reduce端在spark的两个阶段中，总是前一个阶段产生一批map提供数据，下一阶段喊声一批reduce接收数据2.spark提供2中shuffle管理器   hashshufflemanager   sortshufflemanager3.hashshuf

1、在8中对随机数类Random提供了GetItems()方法，可以根据指定的数量在提供的一个集合中随机抽取数据项生成一个新的集合：ReadOnlySpan<string>colors=new[]{"Red","Green","Blue","Black"};string[]t1=Random.Shared.GetItems(colors,10);Console.WriteLine(