我一直在做一些休闲假期计算。我的迷你项目是模拟意大利游戏“tomboli”。一个关键的构建block是对以下过程的模拟；游戏由一个人控制，他拿着一袋90颗弹珠，编号为1到90。他从袋子中随机抽取一颗弹珠，每次都向玩家喊出弹珠的编号。经过一番思考，我为这个构建block编写了以下代码；//NBRmarbles,numbered1...NBRareinabag.Simulaterandomly//pullingthemfromthebag,onebyone,untilthebagisemptyvoidbag(intrandom_sequence[NBR]){inti;//Storeeach
我有一个std::map，键和值都是整数。现在我想随机打乱map，所以键随机指向不同的值。我试过random_shuffle但它没有编译。请注意，我并不是要随机播放键，这对map来说毫无意义。我正在尝试随机化这些值。我可以将这些值放入一个vector中，将其打乱，然后再复制回去。有没有更好的办法？ 最佳答案 您可以将所有键放入vector中，打乱vector并使用它来交换map中的值。这是一个例子:#include#include#include#include#include#include#includeusingnamespa
我使用hadoop1.1.1。我的项目正在处理6000多个文档。我的集群包含2个节点:master(CPU:COREi7,RAM:6G)和slave(CPU:COREi3,RAM:12G)。MAPPER的数量是16。当我在洗牌阶段分配REDUCER的数量超过1(即2，...，16)时，RAM开始交换，这会导致我的系统速度显着降低。如何阻止RAM交换？在MAP和REDUCE之间的过程中RAM中保存了什么？有引用吗？非常感谢。 最佳答案 关于大师:6G物理内存；每个进程分配2G；8个映射器和8个缩减器可以同时运行；8x2+8x2，如果所
我写了一个spark作业。如下所示:publicclassTestClass{publicstaticvoidmain(String[]args){StringmasterIp=args[0];StringappName=args[1];StringinputFile=args[2];Stringoutput=args[3];SparkConfconf=newSparkConf().setMaster(masterIp).setAppName(appName);JavaSparkContextsparkContext=newJavaSparkContext(conf);JavaRDDr
Hadoop输出以下统计数据:平均map时间平均减少时间平均洗牌时间平均合并时间总的map和reduce时间可以通过将已完成的map/reduce的数量乘以这些平均值来获得。但是如何获得总的洗牌/合并时间呢？或者:平均shuffle时间是怎么计算的？ 最佳答案 平均map时间=所有maptask花费的总时间/maptask的数量平均Reduce时间=所有Reduce任务花费的总时间/Reduce任务的数量平均合并时间=(attempt.sortFinishTime-attempt.shuffleFinishTime)的平均值在Shu
我有2个PairRDD:非常大的rddA和小得多的rddB。我需要按键连接它们，以便我可以进一步迭代对应于相同键的那些PairRDD的元素对。PairRDD#join方法似乎正是我所需要的，但我看到它涉及到混洗，从而导致向HDFS写入大量数据并经常出现内存不足错误。有没有办法避免洗牌？ 最佳答案 为了减少混洗，数据必须位于相同的集群节点上。在数据源级别控制分区和/或使用.partition运算符如果小RDD可以装下所有worker的内存，那么使用广播变量是更快的选择一些对我有帮助的建议:AdvancedSparkTraining特别
很多教程都提到RDD的pre-partition会优化sparkjobs的datashuffling。令我困惑的是，据我了解，预分区也会导致洗牌，为什么在这里提前洗牌会有利于某些操作？特别是sparkitself会针对一组转换做优化。例如:如果我想加入两个数据集国家(id，国家)和收入(id，(收入，月，年))，这两种操作有什么区别？(我使用PySpark架构)按id预分区country=country.partitionBy(10).persist()income=income.partitionBy(10).persist()income.join(country)不预分区直接加入
我的问题是pig中是否有内置函数来洗牌元组/包？raw_record=LOAD'$inputPath'--USINGcom.test.parser.TestParser;record_project=FOREACHraw_recordGENERATEfield1,field2,field3,field4;sl_record=FILTERrecord_projectBY(field1=='1'ORfield1=='2');splitsl_recordintorec1iffield1=='1',rec2iffield1=='2';rec2Sample=SAMPLErec2$sampling
运行映射器的节点处理如何知道它必须将一些键值输出发送到节点A(运行reducer)和一些到节点B(运行另一个reducer)？JobTracker是否在某个地方维护了一个reducer节点列表？如果是，它如何选择一个节点来运行reducer？ 最佳答案 Mapper并不知道将数据发送到哪里，它专注于两件事:将数据写入磁盘。最初，map输出缓冲在内存中，一旦它达到某个阈值，它就会被刷新到磁盘。但就在进入磁盘之前，数据通过获取输出键的哈希值进行分区，输出键对应于它将被发送到的Reducer。一旦maptask完成，它将通知父任务跟踪器说
我看到随着输入文件大小的增加，失败的洗牌次数增加，作业完成时间呈非线性增加。例如。75GBtook1h86GBtook5h我还看到平均洗牌时间增加了10倍例如。75GB4min85GB41min有人能给我指明调试的方向吗？ 最佳答案 只要您确定您的算法是正确的，在75Gb阈值之后的某处可能会出现自动硬盘卷分区或碎片问题，因为您可能正在使用相同的文件系统来缓存结果。 关于hadoop-在hadoopmapreduces中调试失败的洗牌，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
