mapperreduce在Shuffer时，每个 Mapper 切分 partition 的大小影响

Mapper 在进行数据处理时，会将数据分成多个 key-value 对，其中 key 用于分组，value 则是实际的数据。在 Shuffle 阶段，会将 Mapper 输出的数据按照 key 进行合并，然后发送到各个 Reducer 上进行处理。

在进行 Shuffle 时，每个 Mapper 切分 partition 的大小会影响 Shuffle 的效率和负载均衡。如果 partition 过小，会导致 Shuffle 过程中需要传输的数据量过大，增加网络传输的负载，降低 Shuffle 的效率；如果 partition 过大，则会导致某些 Reducer 负载过重，处理速度慢，从而影响整个作业的处理速度和效率。

因此，在设置 partition 的大小时，需要根据数据集的大小和计算资源的情况进行合理的划分，以达到最优的 Shuffle 效果和负载均衡。一般来说，可以通过调整 MapReduce 的参数来实现。

相关问题

spark的shuffer

Spark的Shuffle是一个关键的操作，它是RDD（弹性分布式数据集）转换过程中的一个步骤。在MapReduce模型中，Shuffle用于将map阶段的中间结果分区并发送到reduce阶段。在Spark中，Shuffle更为复杂，它涉及以下几个核心组件：

1. **Partitioning**：数据首先会被分割成多个partition（分区），每个partition都有一个特定的范围或键值对范围。

2. **Serialization and Deserialization**：每个partition的数据会序列化（如SerDe，Serializer和Deserializer的缩写），然后通过网络从mapper任务发送到reducer任务。

3. **Spill to Disk**：如果内存不足以存储所有分区，Spark会将部分数据临时写入磁盘，这被称为溢出（spilling）。这是为了保证性能，因为磁盘通常比内存便宜得多。

4. **Shuffle Operation**：在reduce端，数据再从磁盘恢复，并按照相同的分区策略进行合并，形成新的分区，这个过程就是shuffle操作。

5. **Memory Management**：Spark的内存管理机制LruBlockManager也参与到Shuffle过程中，它负责跟踪哪些数据在内存中，哪些需要被淘汰。

Shuffle对于Spark的性能至关重要，因为它决定了数据如何在集群中高效地移动和处理。高效的Shuffle设计能够显著减少I/O开销和网络通信量。

np.shuffer

np.random.permutation是numpy库中的一个函数，用于对数组进行随机重排。它会返回一个新的打乱顺序的数组，可以用于数据集的洗牌操作。在上述引用中，使用了np.random.permutation对训练集进行了洗牌操作，以确保交叉验证的时候所有的折叠都差不多，同时避免机器学习算法对训练示例的循序敏感，从而提高算法的性能。