在Spark中，Shuffle是指将数据重新分区的过程，通常在数据的重新分区和聚合操作中发生。Shuffle过程是Spark中性能关键的一部分，它对于作业的性能...

在MapReduce中，Shuffle过程是指将Map函数的输出结果按照key进行分组和排序，然后将相同key的数据对传递给Reduce函数进行处理的过程。Sh...

在CTF（Capture The Flag）比赛中，随机洗牌题型的变形多种多样，不仅考验选手的逻辑推理和编程能力，还能考验对算法和数据结构的理解。本文将通过几个...

MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发”基于hadoop的数据分析应用“的核心框架。

近期在测试公司的游戏时我发现一个问题，那就是在游戏中，每次发牌后，似乎每个人的牌都很好，这让我对发牌的随机性产生了质疑。尽管我们都知道，所谓的随机其实都是伪随机...

学习了python中的随机数模块，运用random中的shuffle()方法能否做一个随机点名程序。

SortShuffleManager的运行机制主要分成两种，一种是普通运行机制，另一种是bypass运行机制。当shuffle read task的数量小于等于...

接着根据群里大佬提供的指示，将train和validate中的nums_work改成0即可

通过遵循这些最佳实践并优化 Spark 作业，可以显着减少 shuffle 的需要，从而提高性能和资源利用率。然而在某些情况下，shuffle 可能仍然不可避免...

另外 Apache Celeborn 对 Flink 的支持得到了 flink-remote-shuffle 社区 4的大力支持，很多设计也源于 flink-r...

摘要：Apache Flink 社区在 1.16 版本引入了 Hybrid Shuffle Mode [1]，它是传统的 Batch Shuffle 和 Pip...

8 月 25 日，字节跳动宣布，正式开源 Cloud Shuffle Service。 Cloud Shuffle Service（以下简称 CSS） 是字节自...

因此，我们希望有一种 Shuffle 模式能够将两者优势结合，在资源充足时，可以发挥流式 shuffle 的性能优势；而在资源受限的情况下，可以让作业具备批式 ...

数据倾斜是指我们在并行进行数据处理的时候，由于数据散列引起Spark的单个Partition的分布不均，导致大量的数据集中分布到一台或者几台计算节点上，导致处理...

大家好，我是Maynor。相信大家和我一样，都有一个大厂梦，作为一名资深大数据选手，深知SQL重要性，接下来我准备用100天时间，基于大数据岗面试中的经典题，以...

4、数据量要小，工具要快，如果用hive，就设置set hive.exec.mode.local.auto=true;如果是SparkSQL，就设置合适的shu...

学校食堂互联网明厨亮灶智能监控系统通过yolov7网络模型深度学习技术，学校食堂互联网明厨亮灶智能监控算法对学校食堂餐厅现场画面开展实时检测，对现场人员没有按照...

在前面的文章里，我们介绍了语言文字的对称性，包括阿拉伯数字，英语和汉语。其对称性主要是图形中最基础的轴对称和中心对称，以及抽象序列的回文对称，相关内容请戳：

如果这样理解的话，就会很矛盾，笛卡尔积的依赖中，一个父RDD的分区明明被多个子RDD的分区消费了，可它是窄依赖

在MapReduce中要求被传输的数据能够被序列化 MapReduce中的序列化机制使用的是AVRO，MapReduce对AVRO进行了封装 被传输的类实现Wr...