关于shuffle

天使之一 2013-04-01 05:02:39

今天看汇编程序，遇到了一个问题，请各路高手帮忙解释一下
_MM_SHUFFLE(0,0,0,0)
在头文件中是这样定义的#define _MM_SHUFFLE(fp3,p2,fp1,fp1)
(((fp3)<<6)|((fp2<<4))|((fp1)<<2)|(fp0))
怎么理解呢，这个汇编语言中的问题

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dataxdata 2013-04-01

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如果参数fp0～fp3都是最低两位有效、其它位为0，这个运算的效果相当于将一个字节的8位分成4部分，每个部分包含两位，然后这4个参数的低两位分别移动到这4个部分中去，去构造一个新的字节

七擒关羽 2013-04-01

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这个不是汇编的问题，只是很简单的移位和或操作左移1位表示除2，或操作对应位取真值，这些是基本的，具体百度下

首先，我们给 Shuffle 下了一个明确的定义，在分布式计算场景中，Shuffle 指的是集群范围内跨节点、跨进程的数据分发。我们在最开始提到，Shuffle 的计算会消耗所有类型的硬件资源。具体来说，Shuffle 中的哈希与排序操作会大量消耗 CPU，而 Shuffle Write 生成中间文件的过程，会消耗宝贵的内存资源与磁盘 I/O，最后，Shuffle Read 阶段的数据拉取会引入大量的网络 I/O。不难发现，Shuffle 是资源密集型计算，因此理解 Shuffle 对开发者来说至关重要。

shuffle系统的入口。ShuffleManager在driver和executor中的sparkEnv中创建。在driver中注册shuffle，在executor中读取和写入数据。registerShuffle：注册shuffle，返回shuffleHandleunregisterShuffle：移除shuffleshuffleBlockResolver：获取shuffleBlockResolver，用于处理shuffle和block之间的关系。

Shuffle概念 shuffle，是一种多对多的依赖关系，即每个Reduce Task从每个Map Task产生数的据中读取一片数据，极限情况下可能触发M*R个数据拷贝通道（M是Map Task数目，R是Reduce Task数目）。 Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map的输出要到Reduce中必须经过shuffle这个环节，shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。因为在分布式情

MapReduce的Shuffle和Spark的Shuffle过程对比MapReduce MapReduce MapReduce计算模型分为map和reduce两个重要阶段，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，map将数据传递给reduce，reduce需要通过shuffle来读取数据。map输出到reduce的输入广义的称之为Shuffle。Shuffle横...

1 Shuffle简介 Shuffle的本意是洗牌、混洗的意思，把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。而在MapReduce中，Shuffle更像是洗牌的逆过程，指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据，以便reduce端接收处理。或者说需要将各节点上同一类数据汇集到某一节点进行计算,把这些分布在不同节点的数据按照一定的规则聚集到一起的过程成为Shuffle.。其在...

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