这是一个很好的题目,来自2013长春网赛. 题目的意思是给你2^N张扑克牌,每次洗牌前分别把从下开始数为奇数和偶数的牌分别拿出来放在一堆,两堆可以任意一个放在上面. 现在问你是否存在一种情况使得经过若干次洗牌后,第A张牌的编号为x,且同时第B张牌的编号为y.(初始状态从低到顶编号从1递增) 题目的解法是用二进制来模拟洗牌的过程,然后发现洗牌的规律为右移+异或操作,然后就可以解决了. 但其实本题最最难以想到的是,题目给你的牌的编号是从1开始的,然而为了方便地使用二进制,我们需要从0开始编号. 首先…

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优…

1.Collections.shuffler 最近有个需求是生成十万级至百万级的所有随机数,最简单的思路是一个个生成,生成新的时候排重,但是这样时间复杂度是o(n^2),网上看了几个博客的解决方法都不是很理想 因为是要求生成所有随机数,可以换个思路,即生成顺序数,然后打乱即可.最后用到了shuffler方法,效率很高,百万级的数据毫秒就能打乱完, 其实这个算法也可以用于生成范围内一定量的随机数. 先介绍下源码实现吧,其实思路很简单. jdk: shuffle public static void…

Shuffle a set of numbers without duplicates. Example: // Init an array with set 1, 2, and 3. int[] nums = {1,2,3}; Solution solution = new Solution(nums); // Shuffle the array [1,2,3] and return its result. Any permutation of [1,2,3] must equally lik…

http://www.jianshu.com/p/c97ff0ab5f49 总结shuffle 过程: map端的shuffle: (1)map端产生数据,放入内存buffer中: (2)buffer满的时候,将buffer里面的数据按照key来快排,然后写到磁盘中; (3)上面每次buffer满都会产生一个磁盘文件,最终会有很多磁盘文件,他们每个都排好序了,最后要把它们合并为一个大文件,就是一个merge的过程: reduce端的shuffle: (4)copy过程:reduce通过网络从ma…

1.Shuffle Write 和Shuffle Read具体发生在哪里 2.哪里用到了Partitioner 3.何为mapSideCombine 4.何时进行排序 之前已经看过spark shuffle源码了,现在总结一下一些之前没有理解的小知识点,作为一个总结. 用户自定义的Partitioner存到了哪里? 假设用户在调用reduceByKey时,传递了一个自定义的Partitioner,那么,这个Partitioner会被保存到ShuffleRDD的ShuffleDependency中…

一.回顾Reduce阶段三大步骤 在第四篇博文<初识MapReduce>中,我们认识了MapReduce的八大步骤,其中在Reduce阶段总共三个步骤,如下图所示: 其中,Step2.1就是一个Shuffle操作,它针对多个map任务的输出按照不同的分区(Partition)通过网络复制到不同的reduce任务节点上,这个过程就称作为Shuffle. PS:Hadoop的shuffle过程就是从map端输出到reduce端输入之间的过程,这一段应该是Hadoop中最核心的部分,因为涉及到Had…

之前用HTML5的Audio API写了个音乐频谱效果,再之后又加了个播放列表就成了个简单的播放器,其中弄了个功能是'Shuffle'也就是一般播放器都有的列表打乱功能,或者理解为随机播放. 但我觉得随机播放绝对要好实现些,用Math.random()产生一个介于1到歌曲数目之间的随机数便可,然后player.play(随机数). 而列表的打乱情况要不一样点,一是要呈现到界面,歌曲顺序要随机排,二是播放顺序不变,该哪是哪,只是该位置上的歌曲可能已经变成其他曲目了.抽象出来就是数组元素的重排,那么…

一.前言 有位同学面试的时候被问到shuffle函数的实现,他之后问我,我知道这个函数怎么用,知道是对数组(或集合)中的元素按随机顺序重新排列.但是没有深入研究这个是怎么实现的.现在直接进入JDK源码进行分析. 二.源码分析 shuffle函数的源码如下 public static void shuffle(List<?> list, Random rnd) { // 集合大小 int size = list.size(); if (size < SHUFFLE_THRESHOLD ||…

MapReduce Shuffle 过程详解 一.MapReduce Shuffle过程 1. Map Shuffle过程 2. Reduce Shuffle过程 二.Map Shuffle过程 1.   环形缓冲区 Map输出结果是先放入内存中的一个环形缓冲区,这个环形缓冲区默认大小为100M(这个大小可以在io.sort.mb属性中设置),当环形缓冲区里的数据量达到阀值时(这个值可以在io.sort.spill.percent属性中设置)就会溢出写入到磁盘,环形缓冲区是遵循先进先出原则,Ma…

[转]原博文地址:https://github.com/julycoding/The-Art-Of-Programming-By-July/blob/master/ebook/zh/02.09.md 完美洗牌算法 题目详情 有个长度为2n的数组{a1,a2,a3,...,an,b1,b2,b3,...,bn},希望排序后{a1,b1,a2,b2,....,an,bn},请考虑有无时间复杂度o(n),空间复杂度0(1)的解法. 题目来源:此题是去年2013年UC的校招笔试题,看似简单,按照题目所要…

如何打乱一个顺序的数组,其实集合的帮助类Collection就有现成的方法可用,而且效率还蛮高的,总比自定义随机数等等方法要好很多.其实乱序就这么简单,步骤如下: 1. 将一个顺序排列的数组添加到集合中 2. 可以用集合帮助类Collections的shuffle()方法 3. 用hasNext().next()方法遍历输入集合 /** * 随即打乱一个顺序de数组 */ import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; impo…

val arr = (0 to 100).map(_ * 1d) /// 下面这一步只能用to不能用until,scala里面实现返回的两个Range继承路径不同,不能混用 val a_shuffled = util.Random.shuffle(0 to arr.size -1).map(arr(_))…

今天在敲undersore的源码,数组里面有一个shuffle,把数组随机打乱. _.shuffle = function(obj) { var set = isArrayLike(obj) ? obj : _.values(obj); var length = set.length; var shuffled = Array(length); , rand; index < length; index++) { rand = _.random(, index); if (rand !== in…

Shuffle'm Up Time Limit:1000MS     Memory Limit:65536KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Submit Status Practice POJ 3087 Description A common pastime for poker players at a poker table is to shuffle stacks of chips. Shuffling chips is performed by s…

Shuffle'm Up Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 10003   Accepted: 4631 Description A common pastime for poker players at a poker table is to shuffle stacks of chips. Shuffling chips is performed by starting with two stacks o…

shuffle...相当重要,为什么咩,因为shuffle的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量.相比于Hadoop的MapReduce,可以看到Spark提供多种计算结果处理方式,对shuffle过程进行了优化. 那么我们从RDD的iterator方法开始: 我们可以看到,它调用了cacheManager的getOrCompute方法,如果分区任务第一次执行还没有缓存,那么会调用computeOrReadCheckpoint.如果某个partition任务执行失败,可以利用DAG重新调…

有许多场景下,我们需要进行跨服务器的数据整合,比如两个表之间,通过Id进行join操作,你必须确保所有具有相同id的数据整合到相同的块文件中.那么我们先说一下mapreduce的shuffle过程. Mapreduce的shuffle的计算过程是在executor中划分mapper与reducer.Spark的Shuffling中有两个重要的压缩参数.spark.shuffle.compress true---是否将会将shuffle中outputs的过程进行压缩.将spark.io.compr…

Shuffle a set of numbers without duplicates. Example: // Init an array with set 1, 2, and 3. int[] nums = {1,2,3}; Solution solution = new Solution(nums); // Shuffle the array [1,2,3] and return its result. Any permutation of [1,2,3] must equally lik…

转:http://blog.csdn.net/bamuta/article/details/12995139 解决办法 : 在1个网站上找到了解决方法,(网络忘了没记)urg, my copy/paste was botched up but hopefully this still makes sense. The value mapreduce.shuffle is now mapreduce_shuffle and the name yarn.nodemanager.aux-service…

18.2 Write a method to shuffle a deck of cards. It must be a perfect shuffle—in other words, each of the 52! permutations of the deck has to be equally likely. Assume that you are given a random number generator which is perfect. 这道题让我们实现一个洗牌的算法,实际上洗…

欢迎转载,转载请注明出处. 概要 Spark 1.1中对spark core的一个重大改进就是引入了sort-based shuffle处理机制,本文就该处理机制的实现进行初步的分析. Sort-based Shuffle之初体验 通过一个小的实验来直观的感受一下sort-based shuffle算法会产生哪些中间文件,具体实验步骤如下所述. 步骤1: 修改conf/spark-default.conf, 加入如下内容 spark.shuffle.manager SORT 步骤2: 运行spa…

最初给牌编号时,编号的顺序是从下到上:洗牌时,认牌的顺序是从上到下.注意使用循环是尽量统一“i”的初始化值,都为“0”或者都为“1”,限界条件统一使用“<”或者“<=”. POJ - 1978 Hanafuda Shuffle Time Limit: 1000MS Memory Limit: 30000KB 64bit IO Format: %I64d & %I64u Description There are a number of ways to shuffle a deck of…

hadoop的核心思想是MapReduce,但shuffle又是MapReduce的核心.shuffle的主要工作是从Map结束到Reduce开始之间的过程.首先看下这张图,就能了解shuffle所处的位置.图中的partitions.copy phase.sort phase所代表的就是shuffle的不同阶段. shuffle阶段又可以分为Map端的shuffle和Reduce端的shuffle. 一.Map端的shuffle Map端会处理输入数据并产生中间结果,这个中间结果会写到本地磁盘…

MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌.混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随机越好.MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程,把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据. 为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程?我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段:Map是映射,负责数据的过滤分发:Reduce是规约,负责数据的计算归并.Reduce的数据来源于Map,Map的输出即是Reduce…

Shuffle arrays or sparse matrices in a consistent way This is a convenience alias to resample(*arrays, replace=False) to do random permutations of the collections. Parameters: *arrays : sequence of indexable data-structures Indexable data-structures…

Poker Shuffle Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 226    Accepted Submission(s): 78 Problem Description Jason is not only an ACMer, but also a poker nerd. He is able to do a perfect…

Spark大会上,所有的演讲嘉宾都认为shuffle是最影响性能的地方,但是又无可奈何.之前去百度面试hadoop的时候,也被问到了这个问题,直接回答了不知道. 这篇文章主要是沿着下面几个问题来开展: 1.shuffle过程的划分? 2.shuffle的中间结果如何存储? 3.shuffle的数据如何拉取过来? Shuffle过程的划分 Spark的操作模型是基于RDD的,当调用RDD的reduceByKey.groupByKey等类似的操作的时候,就需要有shuffle了.再拿出reduceB…

1965: [Ahoi2005]SHUFFLE 洗牌 Time Limit: 3 Sec  Memory Limit: 64 MBSubmit: 541  Solved: 326[Submit][Status][Discuss] Description 为了表彰小联为Samuel星球的探险所做出的贡献,小联被邀请参加Samuel星球近距离载人探险活动. 由于Samuel星球相当遥远,科学家们要在飞船中度过相当长的一段时间,小联提议用扑克牌打发长途旅行中的无聊时间.玩了几局之后,大家觉得单纯玩扑克…

/** * author : 冶秀刚 * mail     : dennyy99@gmail.com */ Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方.要想理解MapReduce, Shuffle是必须要了解的.我看过很多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,很难理清大致的逻辑,反而越搅越混.前段时间在做MapReduce job 性能调优的工作,需要深入代码研究MapReduce的运行机制,这才对Shuffle探了个究竟.考虑到之前我在看相关资料而看不懂时很恼火,所…