UVA12174 Shuffle的播放记录 Shuffle

2024-08-30

UVA - 12174 Shuffle （预处理+滑动窗口）

题意:已知歌单中的歌曲数目s,和部分的播放历史,问下一首可能播放的歌曲种数. 分析: 1.按照歌单数目s,将播放历史划分为几部分. 2.将播放历史的n首歌曲之前加上s首歌曲,之后加上s首歌曲,为防止标号重复,分别将其标号为100001 + i和200001 + i. 3.枚举这个新的序列中的每首歌,以s首为区间,区间开头为i,结尾为s + i - 1,若该区间里的数字不唯一,则不可能以该区间为标准划分,排除i%s这一划分可能. 4.判断区间里歌曲唯一的方法,记录每首歌出现次数,进入区间则加1,离

MapReduce Shuffle原理与 Spark Shuffle原理

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

三星电视删除USB播放记录

当使用三星UA40系列电视机播放USB设备中的文件后,会将播放的历史记录存储在电视里.如果想要清除这些播放记录,需要将电视机复位,操作方法如下: 这里提醒您:复位后电视的所有设置都将恢复为出厂默认设置,网络设置除外. 1.按电视遥控器[项目]键进入菜单. 2.向下选择到[支持],按[确认]键. 3.选择[自诊断],按[确认]键. 4.选择[复位],按[确认]键. 5.提示输入PIN码,如果未设置过电视密码,请输入电视出厂密码0000即可. 6.选择[是],按[确认]键. 7.操作完成提示,稍后电

Spark的shuffle和MapReduce的shuffle对比

目录 MapperReduce的shuffle Spark的shuffle 总结 MapperReduce的shuffle shuffle阶段划分 Map阶段和Reduce阶段任务 MapTask和ReduceTask shuffle过程 Map阶段shuffle:分区->排序->合并 ①数据从环形缓冲区溢写到磁盘前,需要先进行分区,然后区内排序 ②环形缓存区数据到达阈值(80%),会以小文件的形式溢写到磁盘,此过程可以开启combiner ③将溢写的小文件按照相同分区进行merge Red

MR的shuffle和Spark的shuffle之间的区别

mr的shuffle mapShuffle 数据存到hdfs中是以块进行存储的,每一个块对应一个分片,maptask就是从分片中获取数据的在某个节点上启动了map Task,map Task读取是通过k-v来读取的,读取的数据会放到环形缓存区,这样做的目的是为了防止IO的访问次数,然后环形缓存区的内存达到一定的阀值的时候会把文件益写到磁盘,溢出的各种小文件会合并成一个大文件,这个合并的过程中会进行排序,这个排序叫做归并排序 map阶段会涉及到 1.sort排序(默认按字典排序) 2.合并(c

CKPlayer从Cookie里读取上次播放记录的一个demo

<!DOCTYPE html><html><head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <title>获取当前播放时间的示例-ckplayer应用示例</title> <meta name="keywords" content="flv播放器,f4v,m

8-15 Shuffle uva12174

题意: 你正在使用的音乐播放器有一个所谓的乱序功能,即随机打乱歌曲的播放顺序.假设一共有s首歌,则一开始会给这s首歌随机排序,全部播放完毕后再重新随机排序.继续播放,依此类推.注意,当s首歌播放完毕之前不会重新排序.这样,播放记录里的每s首歌都是1-s的一个排列.给出一个长度为n(1≤s,n≤100000)的播放记录(不一定是从最开始记录的),你的任务是统计下次随机排序所发生的时间有多少种可能性.例如,s=4,播放记录是3, 4, 4, 1, 3, 2, 1, 2, 3, 4,不难发现只有一种可

由乱序播放说开了去-数组的打乱算法Fisher–Yates Shuffle

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

Uva12174 Shuffle（滑动窗口）

$play[i]$表示以$i$这个点结束的连续$s$个播放记录是否是无重复的,这样最后只需要枚举可能的播放时间,然后检查对应的播放区间是否是单独的就可以了.特殊情况是,出现的所有播放记录无重复,且长度小于等于$s$,这种情况,答案就是$s$. AC代码 #include <stdio.h> #include <string.h> + ; int play[maxn], re[maxn], cnt[maxn]; int main() { int n, s, T; scanf(&quo

Spark记录-Spark性能优化（开发、资源、数据、shuffle）

开发调优篇原则一:避免创建重复的RDD 通常来说,我们在开发一个Spark作业时,首先是基于某个数据源(比如Hive表或HDFS文件)创建一个初始的RDD:接着对这个RDD执行某个算子操作,然后得到下一个RDD:以此类推,循环往复,直到计算出最终我们需要的结果.在这个过程中,多个RDD会通过不同的算子操作(比如map.reduce等)串起来,这个“RDD串”,就是RDD lineage,也就是“RDD的血缘关系链”. 我们在开发过程中要注意:对于同一份数据,只应该创建一个RDD,不能创建多个R

关于乱序（shuffle）与随机采样（sample）的一点探究

最近一个月的时间,基本上都在加班加点的写业务,在写代码的时候,也遇到了一个有趣的问题,值得记录一下. 简单来说,需求是从一个字典(python dict)中随机选出K个满足条件的key.代码如下(python2.7): def choose_items(item_dict, K, filter): '''item_dict = {id:info} ''' candidate_ids = [id for id in item_dict if filter(item_dict[id])] if le

【uva 12174】Shuffle（算法效率--滑动窗口）

题意:假设一种音乐播放器有一个乱序的功能,设定每播放S首歌为一个周期,随机播放编号为1~S的歌曲.现在给一个长度为N的部分播放记录,请统计下次随机排序所发生的时间的可能性种数.(1≤S,N≤100000) 解法:由"连续的S个数"想到滑动窗口.O(n)循环一次,每次判断一个周期的[i-S+1,i]是否可行,记录入tf[i].最后O(n)枚举第一个"窗口"的初始结束位置来得到可能性种数. 实现:在N个数后另外添加S-1个与之前都互不相同的数,以补全最后几个数的周期.当

Spark shuffle详细过程

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

Spark源码系列（六）Shuffle的过程解析

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

Shuffle相关分析

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. Map阶段根据Reduce阶段的Task数量来决定每个Map Task输出的数据分片的个数,这些数据分片可能保存在内存中或者磁盘上,这些分片的存在形式可能是每个分片一个文件,也可能是多个分片放在一个数据文件中,外加一个索引

sort-based shuffle的核心：org.apache.spark.util.collection.ExternalSorter

依据Spark 1.4版在哪里会用到它 ExternalSorter是Spark的sort形式的shuffle实现的关键.SortShuffleWriter使用它,把RDD分区中的数据写入文件. override def write(records: Iterator[Product2[K, V]]): Unit = { if (dep.mapSideCombine) {//根据是否需要mqp-side combine创建不同的sorter require(dep.aggregator.isD

Spark Shuffle实现

Apache Spark探秘:Spark Shuffle实现 http://dongxicheng.org/framework-on-yarn/apache-spark-shuffle-details/ 对于大数据计算框架而言,Shuffle阶段的设计优劣是决定性能好坏的关键因素之一.本文将介绍目前Spark的shuffle实现,并将之与MapReduce进行简单对比.本文的介绍顺序是:shuffle基本概念,MapReduce Shuffle发展史以及Spark Shuffle发展史. (1)

Spark RDD概念学习系列之Spark Hash Shuffle内幕彻底解密（二十）

本博文的主要内容: 1.Hash Shuffle彻底解密 2.Shuffle Pluggable解密 3.Sorted Shuffle解密 4.Shuffle性能优化一:到底什么是Shuffle? Shuffle中文翻译为"洗牌",需要Shuffle的关键性原因是某种具有共同特征的数据需要最终汇聚到一个计算节点上进行计算. 二:Shuffle可能面临的问题? 运行Task的时候才会产生Shuffle(Shuffle已经融化在Spark的算子中了). 1. 数据量非常大:[几千甚至上万

Shuffle 的 5步

Shuffle的本意是洗牌.混乱的意思,类似于java中的Collections.shuffle(List)方法,它会随机地打乱参数list里的元素顺序.MapReduce中的Shuffle过程.所谓Shuffle过程可以大致的理解成:怎样把map task的输出结果有效地传送到reduce输入端.也可以这样理解, Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程. 上图表示的是Shuffle的整个过程.在Hadoop这样的集群环境中,大部分map task

Spark Shuffle模块——Suffle Read过程分析

在阅读本文之前.请先阅读Spark Sort Based Shuffle内存分析 Spark Shuffle Read调用栈例如以下: 1. org.apache.spark.rdd.ShuffledRDD#compute() 2. org.apache.spark.shuffle.ShuffleManager#getReader() 3. org.apache.spark.shuffle.hash.HashShuffleReader#read() 4. org.apache.spark.sto

[Spark性能调优] 第三章 : Spark 2.1.0 中 Sort-Based Shuffle 产生的内幕

本課主題 Sorted-Based Shuffle 的诞生和介绍 Shuffle 中六大令人费解的问题 Sorted-Based Shuffle 的排序和源码鉴赏 Shuffle 在运行时的内存管理引言在历史的发展中,为什么 Spark 最终还是选择放弃了 HashShuffle 而使用了 Sorted-Based Shuffle,而且作为后起之秀的 Tungsten-based Shuffle 它到底在什么样的背景下产生的.Tungsten-Sort Shuffle 已经并入了 Sorte

UVA12174 Shuffle的播放记录 Shuffle

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