如何对熊猫GroupBy对象进行混洗？_如何对列表进行混洗？_尝试在熊猫DataFrame中对行进行混洗 - 腾讯云开发者社区

它会把数据通过网络进行混洗,并创建出新的分区集合。切记,对数据进行重新分区是代价相对比较大的操作。...groupBy(): 它可以用于未成对的数据上,也可以根据除键相同以外的条件进行分组。它可以接收一个函数,对源 RDD 中的每个元素使用该函数,将返回结果作为键再进行分组。...Q:为什么分区之后userData就不会发生混洗（shuffle）了？ A:先看一下混洗的定义：混洗是Spark对于重新分发数据的机制，以便于它在整个分区中分成不同的组。...然后通过对第一个 RDD 进行哈希分区,创建出了第二个 RDD。 (2)从分区中获益的操作 Spark 的许多操作都引入了将数据根据键跨节点进行混洗的过程。...而对于诸如 cogroup() 和join() 这样的二元操作,预先进行数据分区会导致其中至少一个 RDD(使用已知分区器的那个 RDD)不发生数据混洗。

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企业面试题: JavaScript中如何对一个对象进行深度clone

考核内容: js中对象的深度克隆（校招中总会考到）题发散度: ★★★★★ 试题难度: ★★★★ 解题思路: 谈到对象的克隆，必定要说一下对象的概念。...好了既然对象分为这两类，这两种类型在复制克隆的时候是有很大区别的。原始类型存储的是对象的实际数据，而对象类型存储的是对象的引用地址（对象的实际内容单独存放，为了减少数据开销通常存放在内存中）。...但是对于对象的类型则不然 ? 通过上面的代码，大家能看到，经过对象克隆以后，我修改arr2，发现原对象arr也被修改了。这说明对象的克隆不够彻底，那也就是说深度克隆失败，才出现下面所说的内容。...深度克隆：所有元素或属性均完全复制，与原对象完全脱离，也就是说所有对于新对象的修改都不会反映到原对象中。...从上面的代码可以看到，深度克隆的对象可以完全脱离原对象，我们对新对象的任何修改都不会反映到原对象中，这样深度克隆就实现了。

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【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(三)----工作原理、调优与Spark SQL

而Action操作是如何调用Transformation计算的呢？...当RDD不需要混洗数据就可以从父节点计算出来，RDD不需要混洗数据就可以从父节点计算出来，或把多个RDD合并到一个步骤中时，调度器就会自动进行进行"流水线执行"（pipeline）。...3.把输出写到一个数据混洗文件中，写入外部存储，或是发挥驱动器程序。　　...调优方法在数据混洗操作时，对混洗后的RDD设定参数制定并行度对于任何已有的RDD进行重新分区来获取更多/更少的分区数。...数据混洗与聚合的缓存区(20%) 当数据进行数据混洗时，Spark会创造一些中间缓存区来存储数据混洗的输出数据。

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Pyspark学习笔记（五）RDD操作(一)_RDD转换操作

由于这些对数据进行混洗，因此它们也称为混洗转换，所以与窄操作相比，是更加昂贵的操作。...() 对元素进行分组,可以是具名函数，也可以是匿名，用来确定对所有元素进行分组的键,或者指定用于对元素进行求值以确定其分组方式的表达式...._1 = flat_rdd_test.groupBy(lambda x: return_group_key(x)) groupby_rdd_1 = flat_rdd_test.groupBy(lambda..._3 = flat_rdd_test.groupBy(lambda x: x[0]) print("groupby_3_明文\n", groupby_rdd_3.mapValues(list).collect...作为分组的条件，（要么就重新产生，要么就拿现有的值） 7.sortBy(,ascending=True, numPartitions=None) 将RDD按照参数选出的指定数据集的键进行排序

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Pyspark学习笔记（五）RDD的操作

由于这些对数据进行混洗，因此它们也称为混洗转换，所以与窄操作相比，是更加昂贵的操作。...() 对元素进行分组。...可以是具名函数，也可以是匿名，用来确定对所有元素进行分组的键,或者指定用于对元素进行求值以确定其分组方式的表达式.https://sparkbyexamples.com/pyspark/pyspark-groupby-explained-with-example.../ sortBy(,ascending=True) 将RDD按照参数选出的指定数据集的键进行排序.使用groupBy 和 sortBy的示例:#求余数，并按余数，对原数据进行聚合分组#...然后按照升序对各个组内的数据，进行排序 rdd = sc.parallelize([1, 1, 2, 3, 5, 8])result = rdd.groupBy(lambda x: x % 2).collect

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Spark学习之RDD编程（2）

Spark中的RDD是一个不可变的分布式对象集合。 2. 在Spark中数据的操作不外乎创建RDD、转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值。 3....2）行动操作，对RDD进行计算结果，并把结果返回到驱动器程序中，或者把结果存储到外部存储系统（如HDFS）。 5....2）使用诸如filter()这样的转化操作对RDD进行转化，以定义一个新的RDD。 3）告诉Spark对需要被重用的中间结果RDD执行persist()操作。...(不需混洗)union() 生成一个包含两个RDD中所有元素的RDD (需要混洗)intersection() 求两个RDD共同的元素的RDD (需要混洗)subtract()...移除一个RDD中的内容 (需要混洗)cartesian)() 与另一个RDD的笛卡尔积

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最大化 Spark 性能：最小化 Shuffle 开销

然后根据目标分区对它们进行排序并写入单个文件。在 reduce 端，任务读取相关的排序块。某些 Shuffle 操作可能会消耗大量堆内存，因为它们在传输之前或之后使用内存中数据结构来组织记录。...最重要的部分→ 如何避免 Spark Shuffle？使用适当的分区：确保您的数据从一开始就进行了适当的分区。...如果您的数据已经根据您正在执行的操作进行分区，Spark 可以完全避免 Shuffle 。使用 repartition() 或 coalesce() 来控制数据的分区。...将小数据集广播到所有节点比混洗较大数据集更有效。...reduceByKey result_good = rdd.map(lambda x: (x[0], 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b) 使用数据局部性：只要有可能，尝试处理已存储在进行计算的同一节点上的数据

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使用 Python 对相似索引元素上的记录进行分组

在本文中，我们将了解并实现各种方法对相似索引元素上的记录进行分组。方法一：使用熊猫分组（） Pandas 是一个强大的数据操作和分析库。...groupby（）函数允许我们根据一个或多个索引元素对记录进行分组。让我们考虑一个数据集，其中包含学生分数的数据集，如以下示例所示。...生成的“分组”对象可用于分别对每个组执行操作和计算。例在下面的示例中，我们使用 groupby（）函数按“名称”列对记录进行分组。然后，我们使用 mean（）函数计算每个学生的平均分数。...（） Python 中的 itertools 模块提供了一个 groupby（）函数，该函数根据键函数对可迭代对象的元素进行分组。...Python 方法和库来基于相似的索引元素对记录进行分组。

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为什么MobileNet及其变体如此之快？

选自Medium 作者：Yusuke Uchida 机器之心编译参与：Nurhachu Null、王淑婷在本文中，作者对高效 CNN 模型（如 MobileNet 及其变体）中常用的组成模块进行了概述...另外，作者还对如何在空间和通道中做卷积进行了直观阐述。...通道混洗（Channel shuffle）通道混洗是改变 ShuffleNet[5] 中所用通道顺序的操作（层）。这种操作是通过张量整形和转置来实现的。...G=2 的通道混洗的例子。没有进行卷积，只改变了通道顺序。 ? G=3 的通道混洗的例子。...这里的重要组成模块是通道混洗层，它「混洗」了分组卷积中的通道顺序。如果没有通道混洗，分组卷积的输出就无法在分组中利用，这会导致准确率的降低。

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Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上）

③.惰性运算 PySpark 不会在驱动程序出现/遇到 RDD 转换时对其进行评估，而是在遇到（DAG）时保留所有转换，并在看到第一个 RDD 操作时评估所有转换。...④.分区当从数据创建 RDD 时，它默认对 RDD 中的元素进行分区。默认情况下，它会根据可用内核数进行分区。...**重新分区**， PySpark 提供了两种重新分区的方式；第一：使用repartition(numPartitions)从所有节点混洗数据的方法，也称为完全混洗， repartition()方法是一项非常昂贵的操作...8、混洗操作 Shuffle 是 PySpark 用来在不同执行器甚至跨机器重新分配数据的机制。...根据数据集大小，较多的内核和内存混洗可能有益或有害我们的任务。

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读书 | Learning Spark (Python版) 学习笔记(三)----工作原理、调优与Spark SQL

而Action操作是如何调用Transformation计算的呢？...当RDD不需要混洗数据就可以从父节点计算出来，RDD不需要混洗数据就可以从父节点计算出来，或把多个RDD合并到一个步骤中时，调度器就会自动进行进行"流水线执行"（pipeline）。...3.把输出写到一个数据混洗文件中，写入外部存储，或是发挥驱动器程序。...调优方法在数据混洗操作时，对混洗后的RDD设定参数制定并行度对于任何已有的RDD进行重新分区来获取更多/更少的分区数。...数据混洗与聚合的缓存区(20%) 当数据进行数据混洗时，Spark会创造一些中间缓存区来存储数据混洗的输出数据。

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Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（上）

惰性运算 PySpark 不会在驱动程序出现/遇到 RDD 转换时对其进行评估，而是在遇到（DAG）时保留所有转换，并在看到第一个 RDD 操作时评估所有转换。...**重新分区**， PySpark 提供了两种重新分区的方式；第一：使用repartition(numPartitions)从所有节点混洗数据的方法，也称为完全混洗， repartition()方法是一项非常昂贵的操作...第二：使用coalesce(n)方法**从最小节点混洗数据，仅用于减少分区数**。这是repartition()使用合并降低跨分区数据移动的优化或改进版本。...8、混洗操作 Shuffle 是 PySpark 用来在不同执行器甚至跨机器重新分配数据的机制。...根据数据集大小，较多的内核和内存混洗可能有益或有害我们的任务。

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如何在Python和numpy中生成随机数

下面的示例演示了对伪随机数生成器进行播种，生成一些随机数，并显示重新播种生成器将导致生成相同的数字序列。...[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19] [4,18,2,8,3] 随机混洗列表随机性可用于随机混洗列表，就像洗牌。...下面的示例演示了随机混洗一个整数值列表。...混洗NUMPY数组可以使用NumPy函数shuffle（）随机混洗NumPy数组。下面的示例演示了如何对NumPy数组进行随机混洗。...sequence) # randomly shuffle the sequence shuffle(sequence) print(sequence) 首先运行该示例生成一个包含20个整数值的列表，然后随机混洗并打印混洗后的数组

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腾讯大模型驾到--混元初体验

prompt工程课程就是教大家如何对指令微调后模型的进行应用，最大化挖掘LLM的能力。...2 迭代思维介绍了原则和思路后，我们就使用课程中的例子，来对混元的基础能力进行体验。3 摘要和信息提取用户：你的任务是从电子商务网站上生成一个产品评论的简短摘要。...对评论文本进行概括，最多30个字回答：请提供您希望进行概括的评论文本，我会尽力为您提供一个简短的摘要。用户：这个熊猫公仔是我给女儿的生日礼物，她很喜欢，去哪都带着。...回答：熊猫公仔很可爱，面部表情和善，尺寸略小。价格适中，但可寻找更大尺寸。快递速度提前一天到达。有时候我们的需求不是进行摘要获取所有信息，而是抽取感兴趣的信息（关键信息提取）。...6 扩展扩写就是对用户给出的短文本进行扩写，这个功能，混元有很多案例可以直接使用，甚至提供了很多prompt参考，我们直接看一个灵感发现中的示例。

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统一批处理流处理——Flink批流一体实现原理

举例来说，以下代码表示一个简单的Flink 程序，它负责每小时对某网站的访问者计数，并按照地区分组。...val counts = visits .groupBy("region") .sum("visits") 如果输入数据是有限的，那么以上代码的运行结果将与前一段代码的相同，但是它对于习惯使用批处理器的程序员来说更友好...Table API 和 SQL 借助了 Apache Calcite 来进行查询的解析，校验以及优化。...TeraSort 本质上是分布式排序问题，它由以下几个阶段组成： (1) 读取阶段：从 HDFS 文件中读取数据分区； (2) 本地排序阶段：对上述分区进行部分排序； (3) 混洗阶段：将数据按照 key...产生以上结果的总体原因是，Flink 的执行过程是基于流的，这意味着各个处理阶段有更多的重叠，并且混洗操作是流水线式的，因此磁盘访问操作更少。

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【Spark】Spark之how

开销很大，需要将所有数据通过网络进行混洗（shuffle）。 (5) mapPartitions：将函数应用于RDD中的每个分区，将返回值构成新的RDD。 3....不会去重，不进行混洗。 (2) intersection：求两个RDD共同的元素的RDD。会去掉所有重复元素（包含单集合内的原来的重复元素），进行混洗。...从数据混洗后的RDD派生下来的RDD则会采用与其父RDD相同的并行度。注意并行度过高时，每个分区产生的间接开销累计起来就会更大。...Spark提供了两种方法对操作的并行度进行调优： (1) 在数据混洗操作时，使用参数的方式为混洗后的RDD指定并行度； (2) 对于任何已有的RDD，可以进行重新分区来获取更多或者更少的分区数。...序列化调优序列化在数据混洗时发生，此时有可能需要通过网络传输大量的数据。默认使用Java内建的序列化库。Spark也会使用第三方序列化库：Kryo。

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统一批处理流处理——Flink批流一体实现原理

举例来说，以下代码表示一个简单的Flink 程序，它负责每小时对某网站的访问者计数，并按照地区分组。...Table API 和 SQL 借助了 Apache Calcite 来进行查询的解析，校验以及优化。...TeraSort 本质上是分布式排序问题，它由以下几个阶段组成： (1) 读取阶段：从 HDFS 文件中读取数据分区； (2) 本地排序阶段：对上述分区进行部分排序； (3) 混洗阶段：将数据按照 key...Hadoop 发行版包含对 TeraSort 的实现，同样的实现也可以用于 Tez，因为 Tez 可以执行通过MapReduce API 编写的程序。...产生以上结果的总体原因是，Flink 的执行过程是基于流的，这意味着各个处理阶段有更多的重叠，并且混洗操作是流水线式的，因此磁盘访问操作更少。

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嫌pandas慢又不想改代码怎么办？来试试Modin

Modin是如何加速运行的？在笔记本电脑上考虑一款4核现代笔记本电脑，dateframe可以很好地适用其上。pandas只使用其中一个CPU核，但是，modin确使用了所有的核。 ?...他们去了Kaggle并对那里出现的脚本和笔记进行了大量搜索，并最终弄明白了最受欢迎的pandas方法如下： ?...因此，在modin中，他们开始实现这些方法并按照它们的受欢迎程度对它们进行优化：目前，modin支持大约71％的pandas API。这代表了基于该研究的约93％的使用量。...df.groupby pandas groupby编写得非常好，速度非常快。但即便如此，modin仍然胜过pandas。...Modin处理用户的所有分区和混洗，以便我们可以专注于我们的工作流程。Modin的基本目标是使用户能够在小数据和大数据上使用相同的工具，而无需担心更改API以适应不同的数据大小。

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神经网络可视化，真的很像神经元！

因为AI在识别图片时，并非一下子整张图整体识别，而是先对图中的每一个特征进行局部感知。图：卷积层然后，到了激活层，这个步骤是对上面提取的特征做一次非线性映射。...这里，举个小熊猫图片被加入噪声的例子： 11 首先看看原始的小熊猫图片在神经网络中的一个特征分布情况： 12 再看看小熊猫图片被加入对抗样本后的特征分布情况： 13 可以清楚看到，两者的预测结果截然不同...（小熊猫vs车子），但两者在训练过程中的不同之处大家有发现吗？...【AI安全小学生系列】往期回顾照片被盗后，我用这种方法锤死了盗图贼大厂码农隐秘图片流出.jpg AI是如何发现你手机里的羞羞照片的？嘘——别出声！...每个老司机，都曾在深夜思考过清除马赛克的方法翻车的100种方法如何从一个人入手，搞垮一家企业？当黑客拥有算力——“洗白”的病毒当AI吃了毒蘑菇… 我们为什么要阅后即焚？

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谷歌大脑新算法，不折腾TPU就能加快AI训练速度

按照经典的训练pipeline，AI系统先读取并解码输入数据，然后对数据进行混洗，应用转换扩充数据，然后再将样本收集到批处理中，迭代更新参数以减少误差。...需要注意的是，有两个因素会影响在不同插入点处data echoing的表现：在批处理前回放（echoing）在批处理之前回放意味着数据是在样本级别而不是批处理级别重复和混洗的，这增加了临近批次不同的可能性...在数据扩增前回放在数据增强之前进行回放，重复数据就可能以不同的方式转换，这样一来重复数据就会更像新数据。...效果如何研究团队对这一方法进行了实验，他们选择了两个语言模型任务，两个图像识别任务和一个对象检测任务，AI模型都是用开源数据集训练的。 ?

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键值对操作

企业面试题: JavaScript中如何对一个对象进行深度clone

【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(三)----工作原理、调优与Spark SQL

Pyspark学习笔记（五）RDD操作(一)_RDD转换操作

Pyspark学习笔记（五）RDD的操作

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最大化 Spark 性能：最小化 Shuffle 开销

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如何在Python和numpy中生成随机数

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【Spark】Spark之how

统一批处理流处理——Flink批流一体实现原理

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