php $my_array = array("red","green","blue","yellow","purple"); shuffle($my_array); print_r($my_array...> 定义和用法 shuffle() 函数把数组中的元素按随机顺序重新排列。 该函数为数组中的元素分配新的键名。已有键名将被删除（参见下面的例子 1）。...语法 shuffle(array) 参数 描述 array 必需。规定要使用的数组。 技术细节 返回值： 若成功则返回 TRUE，若失败则返回 FALSE。...注释：本函数为数组中的单元赋予新的键名。这将删除原有的键名而不仅是重新排序。...注释：自 PHP 4.2.0 起，不再需要用 srand() 或 mt_srand() 函数给随机数发生器播种，现已被自动完成。 更多实例 例子 1 把数组中的元素按随机顺序重新排列： <?
random_shuffle( value, seed=None, name=None)定义在：tensorflow/python/ops/random_ops.py.请参阅指南：生成常量
tf.train.shuffle_batch (tensor_list, batch_size, capacity, min_after_dequeue, num_threads=1, seed=None...简单来说就是读取一个文件并且加载一个张量中的batch_size行 This function adds the following to the current Graph:这个函数将以下内容加入到现有的图中...For example: # Creates batches of 32 images and 32 labels. image_batch, label_batch = tf.train.shuffle_batch
Spark Shuffle 模块③ - Sort Based Shuffle write 本文为 Spark 2.0 源码剖析，其他版本可能有所不同 自 Spark 1.2 起，Sort Based...Shuffle 替代 Hash Based Shuffle 成为 Spark 默认的 Shuffle 策略。...Shuffle Map Task 会按照 key 相对应的 partition id 进行排序，对于属于同一个 partition 的 keys 可选的进行或不进行排序。...WordCount 中的 reduceByKey 为例： textFile.map(word => (word, 1)).reduceByKey( (p1, p2) => p1 + p2 ) 首先得到以下几个函数变量...之后做 merge 时，使用 SpillReader 来读取 spill 数据又要先反序列化，再做最终排序，再写入最终文件，这一过程是 shuffle 过程中消耗比较大的一部分。
Shuffle简介 Shuffle的本意是洗牌、混洗的意思，把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。...shuffle阶段又可以分为Map端的shuffle和Reduce端的shuffle。 Map端的shuffle 下图是MapReduce Shuffle的官方流程： ?...Spark的Shuffle Spark的Shuffle是在MapReduce Shuffle基础上进行的调优。其实就是对排序、合并逻辑做了一些优化。...合并机制主要是通过复用buffer来优化Shuffle过程中产生的小文件的数量。Hash shuffle是不具有排序的Shuffle。...map端的shuffle一般为shuffle的Write阶段，reduce端的shuffle一般为shuffle的read阶段。
由此看来，我们最初使用的系统函数算法与网上提供的洗牌算法在实现上应该是相似的。为了进一步验证这一结论，我建议我们查看源代码，以比较两者的具体实现。...我用的是 shuffle 函数，在源码中找到了下面的函数： /* {{{ php_array_data_shuffle */ PHPAPI bool php_array_data_shuffle(const...(), php_random_default_status(), array); RETURN_TRUE; } /* }}} */ 在 PHP 中还有另外一个类似的函数，str_shuffle...函数，顺便看看 PHPAPI bool php_binary_string_shuffle(const php_random_algo *algo, php_random_status *status...由于 shuffle 是用于处理数组的函数，因此使用 zval 类型更为合适。尽管两个函数使用的变量类型不同，但它们所采用的算法是相同的。
Spark 2.0 中已经移除 Hash Based Shuffle，但作为曾经的默认 Shuffle 机制，还是值得进行分析 Spark 最开始只有 Hash Based Shuffle，因为在很多场景中并不需要排序...该函数的输入是一个 Shuffle Map Task 计算得到的结果（对应的迭代器），若在宽依赖中定义了 map 端的聚合则会先进行聚合，随后对于迭代器（若要聚合则为聚合后的迭代器）的每一项先通过计算...上图描述了如何处理一个 Shuffle Map Task 计算结果，在实际应用中，往往有很多 Shuffle Map Tasks 及下游 tasks，即如下情况（图摘自：JerryLead/SparkInternals-Shuffle...机械硬盘在随机读写方面的性能很差，如果是固态硬盘，会改善很多 缓冲区占用内存空间大：每个 Shuffle Map Task 需要开 R 个 bucket（为减少写文件次数的缓冲区），N 个 Shuffle.../SparkInternals-Shuffle 过程） ?
的 shuffle 过程。...Shuffle write 由于不要求数据有序，shuffle write 的任务很简单：将数据 partition 好，并持久化。...因为 Spark 不要求 shuffle 后的数据全局有序，因此没必要等到全部数据 shuffle 完成后再处理。那么如何实现边 shuffle 边处理，而且流入的 records 是无序的？...value : values) result = func(result, value) return result } MapReduce 可以在 process 函数里面可以定义任何数据结构...这章主要讨论了 Spark 是怎么在不排序 records 的情况下完成 shuffle write 和 shuffle read，以及怎么将 shuffle 过程融入 RDD computing chain
Shuffle Write 请看 Shuffle Write解析。...本文将讲解shuffle Reduce部分，shuffle的下游Stage的第一个rdd是ShuffleRDD，通过其compute方法来获取上游Stage Shuffle Write溢写到磁盘文件数据的一个迭代器...mapStatus里面，另外通过远程获取的其他Executor上完成的Shuffle Write的元数据信息也会在当前的mapStatuses中保存。...val hostPort = context.senderAddress.hostPort logInfo("Asked to send map output locations for shuffle...最后若需要对数据进行全局的排序，则通过只有排序参数的ExternalSorter的insertAll方法来进行排序，和Shuffle Write一样的这里就不细讲了。
本文基于 Spark 2.1 进行解析 前言 从 Spark 2.0 开始移除了Hash Based Shuffle，想要了解可参考Shuffle 过程，本文将讲解 Sort Based Shuffle...的Shuffle Read，由于内容较多，本文先解析Shuffle Write。...然后调用了manager.getWriter方法，该方法中检测到满足Unsafe Shuffle条件会自动采用Unsafe Shuffle，否则采用Sort Shuffle。...v进行聚合并更新该位置的value 若原来的key存在但不和当前的k 相等，则说明hash冲突了，更新pos继续遍历 若原来的key不存在，则将当前k作为该位置的key，并通过update函数初始化该k...至此Shuffle Write完成！ Shuffle Read部分请看 Shuffle Read解析。
Spark 内存管理和消费模型 Spark Shuffle 过程 Spark Shuffle OOM 可能性分析 一、Spark 内存管理和消费模型 在分析 Spark Shuffle 内存使用之前。...二、Spark Shuffle 过程 整体上 Spark Shuffle 具体过程如下图，主要分为两个阶段：Shuffle Write 和 Shuffle Read。...而 Shuffle Read 只有一种实现。...2.2 Shuffle Read 阶段分析 Spark Shuffle Read 主要经历从获取数据，序列化流，添加指标统计，可能的聚合 （Aggregation) 计算以及排序等过程。...三、Spark Shuffle OOM 可能性分析 围绕内存使用，前面比较详细的分析了 Spark 内存管理以及在 Shuffle 过程可能使用较多内存的地方。
参考链接： Python中的numpy.arange numpy.random.shuffle numpy.random.shuffle(x) Modify a sequence in-place...举例 Python 中的range,以及numpy包中的arange函数 range()函数 函数说明： range(start, stop[, step]) -> range object，根据...例如：range（0， 5） 等价于 range(0, 5, 1) 函数返回的是一个range object 例子： >>> range(0,5) #生成一个range... range(0,1,0.1) TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer arange()函数... 函数说明：arange([start,] stop[, step,], dtype=None)根据start与stop指定的范围以及step设定的步长，生成一个 ndarray。
Mapreduce shuffle详解 Mapreduce确保每个reducer的的输入都是按键排序的。系统执行排序的过程(即将map输出作为输入 传给reducer)成为shuffle。...从多个方面来看shuffle是mapreduce的心脏，是奇迹发生的地方。 ? 上图展示了，mapreduce的详细过程。 1 输入分片 对于数据的输入分片，要根据不同的存储格式有不同的介绍。...但是map函数开始产生输出时并不是简单的将数据写入磁盘。这个过程很复杂，他利用了缓冲的方式写到内存并出于效率的考虑进行排序。 每个map任务都是有一个环形缓冲区的用于存储任务的输出。...在最后阶段，即reduce阶段，直接把数据输入reduce函数，从而省略了一次磁盘往返行程，并没有将这5个文件合并成一个已排序的文件最为最后一趟。最后的合并可以来自内存和磁盘片段。...在reduce阶段，对已排序输出中的每个键调用reduce函数。此阶段的输出直接写到输出文件系统，一般为hdfs。 注意： 每趟合并的文件数实际上比上面例子中展示的有所不同的。
Shuffle过程是MapReduce的核心，最近看了很多资料，网上说法大体相同，但有些地方有一点点出入，就是各个阶段的执行顺序 总个shuffle过程可以看做是从map输出到reduce输入的这个中间过程...1.Input Split分配给Map 2.Map过程进行处理，Mapper任务会接收输入分片，然后不断的调用map函数，对记录进行处理。处理完毕后，转换为新的输出。...最终，每个分组会调用一次reduce函数 7.排序分组结束后，相同的key在一起组成了一个列表，如果设置过combiner，就合并数据，减少写入磁盘的记录数（combiner本质就是一个reducer）...11.Map端shuffle完毕，数据都有序的存放在磁盘里，等待reducer来拿取 Reducer端 shuffle and sort的过程不仅仅在map端，别忘了reducer端还没拿数据呢，reduce...Reduce phase: reduce job开始，输入是shuffle sort过程merge产生的文件。 大家有什么指教，欢迎大家提出来，让我更进一步
最常用的洗牌算法：即Fisher-Yates Shuffle和Knuth-Durstenfeld Shhuffle，我们分别学习一下两种洗牌算法。...2.1 Fisher-Yates Shuffle 所述费舍尔-耶茨洗牌是一种算法：用于产生随机排列的有限的序列，简单地说，该算法对序列进行洗牌。...Collections.shuffle() 源码解析 shuffle方法的入口 传入待洗牌的List集合，定义一个随机数种子。...shuffle的具体实现 获取集合的长度，其中SHUFFLE_THRESHOLD = 5，当list的长度<5或者list实现了RandomAccess接口的时候，通过倒序的循环交换索引位置与随机生成的...2)用List list=Arrays.aslist(ia)，然后用shuffle()打乱会改变底层数组的顺序。 可以使用洗牌算法实现扫雷。
一、Shuffle机制 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。对于大数据计算框架而言，Shuffle阶段的效率是决定性能好坏的关键因素之一。...直观来讲，Spark Shuffle机制是将一组无规则的数据转换为一组具有一定规则数据的过程。由于Shuffle涉及了磁盘的读写和网络的传输，因此Shuffle性能的高低直接影响整个程序的运行效率。...因此可以认为Spark Shuffle与Mapreduce Shuffle的设计思想相同，但在实现细节和优化方式上不同。...为了缓解Shuffle过程产生文件数过多和Writer缓存开销过大的问题，spark引入了类似于hadoop Map-Reduce的shuffle机制。
Spark Shuffle 1、概述 Shuffle，翻译成中文就是洗牌。...1．spark.shuffle.manager Spark 1.2.0官方版本支持两种方式的Shuffle，即Hash Based Shuffle和Sort Based Shuffle。...3．spark.shuffle.memoryFraction 在启用spark.shuffle.spill的情况下，spark.shuffle.memoryFraction决定了当Shuffle...这个可以看作Sort Based Shuffle在Shuffle量比较小的时候对于Hash Based Shuffle的一种折中。...spark.shuffle.compress和spark.shuffle.spill.compress都是用来设置Shuffle过程中是否对Shuffle数据进行压缩。
Shuffle描述是一个过程，表现出的是多对多的依赖关系。Shuffle是连接map阶段和Reduce阶段的纽带，每个Reduce Task都会从Map Task产生的数据里读取其中的一片数据。...Shuffle通常分为两个部分:Map阶段的数据准备和Reduce阶段的数据副本。 ...（RDD中的窄依赖除外，恰好是一对一的） 1、 Shuffle写 Spark中Shuffle输出的ShuffleMapTask会为每个ResultTask创建对应的Bucket,ShuffleMapTask...2、 Shuffle读 Spark可以通过两种方式读数据，一种是普通的socket方式，另一种是使用Netty框架。...Netty方式可以通过配置spark.shuffle.use.netty属性为true启动。
Cloud Shuffle Service（以下简称 CSS） 是字节自研的通用 Remote Shuffle Service 框架，支持 Spark/FlinkBatch/MapReduce 等计算引擎...，提供了相比原生方案稳定性更好、性能更高、更弹性的数据 Shuffle 能力，同时也为存算分离 / 在离线混部等场景提供了 Remote Shuffle 解决方案。...Shuffle 方案，比如 Spark/MapReduce/FlinkBatch (高于 1.15 版本) 等都将 Sort Shuffle 作为引擎默认方案，但是 Sort Shuffle 实现机制有一定的缺陷...，在大规模生产环境下经常因为 Shuffle 问题影响作业稳定性。...自 CSS 在内部上线一年半以来，当前线上节点数 1500+，日均 Shuffle 量 20+PB，大大提高了 Spark 作业的 Shuffle 稳定性，保障了业务的 SLA Cloud Shuffle
Shuffle就是将不同节点上相同的Key拉取到一个节点的过程。这之中涉及到各种IO，所以执行时间势必会较长。对shuffle的优化也是spark job优化的重点。...1.Hash Shuffle Spark的Shuffle在1.2之前默认的计算引擎是HashShuffleManager ?...优化的Hash Shuffle 优化就是复用buffer，也就使输出的block文件合并了。开启合并机制spark.shuffle.consolidateFiles=true。 ?...3.ByPass机制的Sort Shuffle 满足以下两个条件： shuffle map task数量小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold参数的值（默认200...本质上就是在Hash Shuffle后进行了小文件的合并。相比普通机制的Sort Shuffle，文件个数也是map task × 2，但省去了排序的过程消耗。 — THE END —
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