shuffle是spark中一个很重要的概念，它表示的是上游分区的数据打散到下游分区中。一般来说，shuffle类的算子比如reducebykey会发生shuffle，但是并不是一定会产生。 比如，前面已经经过groupbykey进行分组了，现在再次调用shuffle类算子 ...

value：将被打乱的张量. seed：一个 Python 整数.用于为分布创建一个随机种子. name：操作的名称. 第二次运行结果： ...

tf.train.shuffle_batch函数解析 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ tf.train.shuffle_batch (tensor_list, batch_size, capacity, min_after_dequeue, num_threads ...

源文件放在github，随着理解的深入，不断更新，如有谬误之处，欢迎指正。原文链接https://github.com/jacksu/utils4s/blob/master/spark-knowledge/md/sort-shuffle.md 正如你所知，spark实现了多种shuffle方法 ...

一 简介 Shuffle，简而言之，就是对数据进行重新分区，其中会涉及大量的网络io和磁盘io，为什么需要shuffle，以词频统计reduceByKey过程为例， serverA：partition1: (hello, 1), (word, 1)serverB：partition2 ...

Shuffle过程 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，也实现了shuffle ...

　　MapReduce确保每个reducer的输入都按键排序。系统执行排序的过程——将map输出作为输入传给reducer——称为shuffle。shuffle属于不断被优化和改进的代码库的一部分，从许多方面来看，shuffle是MapReduce的“心脏”，是奇迹发生的地方。事实上 ...

Shuffle过程是MapReduce的核心，描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。 Hadoop的集群环境，大部分的map task和reduce task是执行在不同的节点上的，那么reduce就要取map的输出结果。那么集群中运行多个Job时，task的正常 ...