对数据集的shuffle处理需要设置相应的buffer_size参数，相当于需要将相应数目的样本读入内存，且这部分内存会在训练过程中一直保持占用。完全的shuffle需要将整个数据集读入内存，这在大规模数据集的情况下是不现实的，故需要结合设备内存以及Batch大小将TFRecord文件随机划分为多个子文件，再对数据集做localshuffle（即设置相对较小的buffer_size，不小于单个子文件的样本数）。Shuffle和划分下文以一个异常检测数据集（正负样本不平衡）为例，在生成第一批TFRecord时，我将正负样本分别写入单独的TFrecord文件以备后续在对正负样本有不同处理策略的情况
对数据集的shuffle处理需要设置相应的buffer_size参数，相当于需要将相应数目的样本读入内存，且这部分内存会在训练过程中一直保持占用。完全的shuffle需要将整个数据集读入内存，这在大规模数据集的情况下是不现实的，故需要结合设备内存以及Batch大小将TFRecord文件随机划分为多个子文件，再对数据集做localshuffle（即设置相对较小的buffer_size，不小于单个子文件的样本数）。Shuffle和划分下文以一个异常检测数据集（正负样本不平衡）为例，在生成第一批TFRecord时，我将正负样本分别写入单独的TFrecord文件以备后续在对正负样本有不同处理策略的情况
本文是阅读LinkedIn公司2020年发表的论文Magnet:Push-basedShuffleServiceforLarge-scaleDataProcessing一点笔记。什么是Shuffle以上图为例，在一个DAG的执行图中，节点与节点之间的数据交换就是Shuffle的过程。虽然Shuffle的过程很简单，但是不同的引擎有不同的实现。以shuffle数据传输的介质来看有基于磁盘的shuffle，例如Map/Reduce，Spark，FlinkBatch中，上下游之前的数据都是需要落盘后来进行传输，这类通常是离线处理框架，对延迟不敏感，基于磁盘更加可靠稳定。有基于内存的pipeline模
本文是阅读LinkedIn公司2020年发表的论文Magnet:Push-basedShuffleServiceforLarge-scaleDataProcessing一点笔记。什么是Shuffle以上图为例，在一个DAG的执行图中，节点与节点之间的数据交换就是Shuffle的过程。虽然Shuffle的过程很简单，但是不同的引擎有不同的实现。以shuffle数据传输的介质来看有基于磁盘的shuffle，例如Map/Reduce，Spark，FlinkBatch中，上下游之前的数据都是需要落盘后来进行传输，这类通常是离线处理框架，对延迟不敏感，基于磁盘更加可靠稳定。有基于内存的pipeline模
Whydoesrandom.shufflereturnNone?为什么random.shuffle在Python中返回None？1234>>>x=['foo','bar','black','sheep']>>>fromrandomimportshuffle>>>printshuffle(x)None如何得到洗牌后的值而不是None？相关：sort()和reverse()函数不起作用也相关：为什么调用Python字符串方法不做任何事情，除非你分配它的输出？random.shuffle()更改x列表。就地改变结构的PythonAPI方法通常返回None，而不是修改后的数据结构。1234>>>x=[
Whydoesrandom.shufflereturnNone?为什么random.shuffle在Python中返回None？1234>>>x=['foo','bar','black','sheep']>>>fromrandomimportshuffle>>>printshuffle(x)None如何得到洗牌后的值而不是None？相关：sort()和reverse()函数不起作用也相关：为什么调用Python字符串方法不做任何事情，除非你分配它的输出？random.shuffle()更改x列表。就地改变结构的PythonAPI方法通常返回None，而不是修改后的数据结构。1234>>>x=[
在MapReduce框架中，Shuffle阶段是连接Map与Reduce之间的桥梁，Map阶段通过Shuffle过程将数据输出到Reduce阶段中。由于Shuffle涉及磁盘的读写和网络I/O，因此Shuffle性能的高低直接影响整个程序的性能。Spark也有Map阶段和Reduce阶段，因此也会出现Shuffle。文章都会首发在公众号【五分钟学大数据】SparkShuffleSparkShuffle分为两种：一种是基于Hash的Shuffle；另一种是基于Sort的Shuffle。先介绍下它们的发展历程，有助于我们更好的理解Shuffle：在Spark1.1之前，Spark中只实现了一种Sh
在MapReduce框架中，Shuffle阶段是连接Map与Reduce之间的桥梁，Map阶段通过Shuffle过程将数据输出到Reduce阶段中。由于Shuffle涉及磁盘的读写和网络I/O，因此Shuffle性能的高低直接影响整个程序的性能。Spark也有Map阶段和Reduce阶段，因此也会出现Shuffle。文章都会首发在公众号【五分钟学大数据】SparkShuffleSparkShuffle分为两种：一种是基于Hash的Shuffle；另一种是基于Sort的Shuffle。先介绍下它们的发展历程，有助于我们更好的理解Shuffle：在Spark1.1之前，Spark中只实现了一种Sh
