在早期版本的Spark中，shuffle过程没有磁盘读写操作，是纯内存操作，后来发现效率较低，且极易引发OOME，较新版本的Shuffle操作都加入了磁盘读写进行了改进。 1、未经优化的HashShuffleManager：上一个stage中每一个task会对下一个stage的每一个task写一份数 ...
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2020-02-20 20:29:21
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Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。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。因为在分布式情况下，reduce tas ...
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2020-02-20 20:18:05
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引自[https://www.iteye.com/blog/langyu 992916] shuffle的意义有三点： 1.把map task端的数据完整传输到reduce task端 2.减少不必要的宽带消耗 3.减少磁盘IO消耗 首先把Shuffle理解为map的shuffle和reduce的s ...
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2020-02-20 13:13:52
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function getRandomInt(min, max) { return Math.floor(Math.random() * (max - min + 1) + min) } function shuffle(arr) { let _arr = arr.slice() // 创建一个源数组 ...
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2020-02-15 13:37:55
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1、spark中默认的分区器： Spark目前支持Hash分区和Range分区，用户也可以自定义分区，Hash分区为当前的默认分区，Spark中分区器直接决定了RDD中分区的个数、RDD中每条数据经过Shuffle过程属于哪个分区和Reduce的个数。 只有Key-Value类型的RDD才有分区器的 ...
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2020-02-14 22:47:17
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1. 集合：分单列（Collection）和双列（Map); 2. 集合中只能存引用类型数据（若存基本类型，则装箱），长度随意；集合区别于数组，数组：可存引用类型 + 基本类型，通吃！长度固定； 3. max(); sort(); reverse(); shuffle();.. 3.1单例(List ...
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2020-02-07 14:51:09
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random import random # 0到1随机浮点数 ret=random.random() # [1,3]双闭合区间随机int型数 ret=random.randint(1,3) # [1,3）左开右闭合区间随机int型数 ret=random.randrange(1,3) # 随机在指 ...
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2020-02-05 23:15:23
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"Link" 显然$A_i=B_i=0$的位置可以忽略。 对于所有$A_i=B_i=1$的位置，$A_i$被拿走后必须拿一个$1$回来。这样的$i$称作$1$类点。 对于所有$A_i=1,B_i=0$的位置，$A_i$被拿走后不能拿$1$回来，这样的$i$称作$2$类点。 对于所有$A_i=0,B_ ...
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2020-02-05 18:09:48
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使用句子中出现单词的Vector加权平均进行文本相似度分析虽然简单，但也有比较明显的缺点：没有考虑词序且词向量区别不明确。如下面两个句子：“北京的首都是中国”与“中国的首都是北京”的相似度为1。“学习容易”和“学习困难”的相似度很容易也非常高。为解决这类问题，需要用其他方法对句子进行表示，LSTM是... ...
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2020-02-04 14:11:31
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Spark提供的数据集操作类型有很多种，大致分为：转换操作和行动操作两大类，即对RDD的操作，RDD相关操作较多，这里不做表述。此外各个处理节点之间的通信模型不再像Hadoop只有Shuffle一种模式，用户可以命名、物化，控制中间结果的存储、分区等。下载完Spark后，启动spark shell ...
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2020-02-02 23:31:13
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