shuffle是spark中一個很重要的概念，它表示的是上游分區的數據打散到下游分區中。一般來說，shuffle類的算子比如reducebykey會發生shuffle，但是並不是一定會產生。 比如，前面已經經過groupbykey進行分組了，現在再次調用shuffle類算子 ...

value：將被打亂的張量. seed：一個 Python 整數.用於為分布創建一個隨機種子. name：操作的名稱. 第二次運行結果： ...

tf.train.shuffle_batch函數解析 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ tf.train.shuffle_batch (tensor_list, batch_size, capacity, min_after_dequeue, num_threads ...

源文件放在github，隨着理解的深入，不斷更新，如有謬誤之處，歡迎指正。原文鏈接https://github.com/jacksu/utils4s/blob/master/spark-knowledge/md/sort-shuffle.md 正如你所知，spark實現了多種shuffle方法 ...

一 簡介 Shuffle，簡而言之，就是對數據進行重新分區，其中會涉及大量的網絡io和磁盤io，為什么需要shuffle，以詞頻統計reduceByKey過程為例， serverA：partition1: (hello, 1), (word, 1)serverB：partition2 ...

Shuffle過程 在MapReduce框架中，shuffle是連接Map和Reduce之間的橋梁，Map的輸出要用到Reduce中必須經過shuffle這個環節，shuffle的性能高低直接影響了整個程序的性能和吞吐量。Spark作為MapReduce框架的一種實現，也實現了shuffle ...

　　MapReduce確保每個reducer的輸入都按鍵排序。系統執行排序的過程——將map輸出作為輸入傳給reducer——稱為shuffle。shuffle屬於不斷被優化和改進的代碼庫的一部分，從許多方面來看，shuffle是MapReduce的“心臟”，是奇跡發生的地方。事實上 ...

Shuffle過程是MapReduce的核心，描述着數據從map task輸出到reduce task輸入的這段過程。 Hadoop的集群環境，大部分的map task和reduce task是執行在不同的節點上的，那么reduce就要取map的輸出結果。那么集群中運行多個Job時，task的正常 ...