_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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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))
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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
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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
- Hadoop学习之shuffle过程最详细讲解
hadoop1.x和hadoop2.x的区别： Hadoop1.x版本： 内核主要由Hdfs和Mapreduce两个系统组成，其中Mapreduce是一个离线分布式计算框架，由一个JobTracker和多个TaskTracker组成。 JobTracker的主要作用：JobTracker是...
- 关于shuffle的一点小问题
今天在用np.random.shuffle的时候犯了个蠢，特地记录下来，免得后面的同学跟我一样迷茫半天而不自知！！！ 首先，我们在做数组打乱的时候，有两个选择，第一就是只将数组按照行来打乱，数组每行的内容并不改变，这样...
- 关于Collections.shuffle()方法的学习
Java.util.Collections类下面有个一静态的shuffle()方法，如下： 1）static void shuffle(List list) 使用默认随机源对列表进行置换，所有置换发生的可能性都是大致相等的。 2）static void shuffle(List list, ...
- 关于shuffle的问题
https://blog.csdn.net/CV_YOU/article/details/82178844
- Numpy关于shuffle和permutation的区别
关于shuffle和permutation的区别这里说两点： 1. shuffle没有返回值，直接在原来的列表上进行打乱排序；而permutation会对一个int行的数值返回一个打乱的列表。 2.由于permutation会复制数据，所以当数据量特别大...
- hadoop中关于shuffle机制的源码分析
今天我们来分析一些MR中shuffle阶段的流程源码分析 shuffle阶段处于mapper之后reducer之前，是在mapTask的后半部分和reduceTask的前半部分 一、MapTask中的shuffle阶段 Mapper中调用context.write()方法后 mapper的...
- hadoop和spark的shuffle异同点
从 high-level 的角度来看，两者并没有大的差别。 两者都是将 mapper（Spark 里是 ShuffleMapTask）的输出进行 partition，不同的 partition 送到不同的 reducer（Spark 里 reducer 可能是下一个 stage 里的 ...
- 我理解的shuffle
HDFS里的文件是分块存放在Datanode上面的，mapper程序也是跑在各个节点上的。这里就涉及到一个问题，哪一个节点上的mapper读哪一些节点上的文件块呢？ hadoop会自动将这个文件分片（split），得到好多split，这每...
- Shuffle过程介绍
摘要：腾讯分布式数据仓库基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,TDW计算引擎包括两部分：MapReduce和Spark，两者内部都包含了一个重要的过程—Shuffle。本文对Shuffle过程进行解析，并对两个计算引擎的Shuffle过程进行...
- spark shuffle对比hive shuffle
Spark 和 Hadoop一直是大数据离线计算的必经之路，自己在工作中也经常用到，所以学习一下原理还是很有必要的，不然碰到问题很容易一脸懵逼，其中感觉shuffle是两者的核心之一，故整理下，方便以后回顾。 大数据的...
- 关于spark shuffle过程的理解
shuffle过程：由ShuffleManager负责，计算引擎HashShuffleManager（Spark 1.2）—>SortShuffleManagerspark根据shuffle类算子进行stage的划分，当执行某个shuffle类算子（reduceByKey、join）时，算子之前的...
- 关于Nuke的Shuffle与ShuffleCopy节点
ShuffleCopy是将两张图片的各通道组合成一张新的图片 Shuffle是为一张照片添加通道，或者将一张照片的多通道转化为一个通道。
- Spark之shuffle性能优化
一 开启consolidation机制 spark.shuffle.consolidateFiles，这个参数默认为false，设置为true后，shuffle的性能将得到极大的提升。在没有开启开启consolidation机制的时候，shuffle write的性能是比较低下的，而且...
- 深入分析MapReduce之Shuffle原理和数据处理流程
本文目录一、重新认识shuffle1.1、什么是shuffle？1.2、有什么作用？二、shuffle流程详解2.1、Map端shuffle流程2.1.1、整体概括（方便记忆）2.1.2、详细解析（方便理解）2.2、Reduce端shuffle流程2.2.1、整体概括...
- 关于Map端的Shuffle过程与Reduce 端的Shuffle过程
在Map端的Shuffle过程： Map的输出结果首先被写入缓存，当缓存满时，就启动溢写操作，把缓存中的数据写入磁盘文件，并 清空缓存。当启动溢写操作时，首先需要把缓存中的数据进行分区，然后对每个分区的数据进行排序...
- 关于Spark shuffle过程的理解
shuffle过程：由ShuffleManager负责，计算引擎HashShuffleManager（Spark 1.2）—>SortShuffleManager spark根据shuffle类算子进行stage的划分，当执行某个shuffle类算子（reduceByKey、join）时，算子之前的...
- 关于Collections.shuffle()方法
Java.util.Collections类下有一个静态的shuffle()方法,如下： 1）static void shuffle(List<?> list) 使用默认随机源对列表进行置换，所有置换发生的可能性都是大致相等的。 2）static void shuffle(List<...
- 关于Knuth Shuffle算法
有的时候我们需要打乱一个排列的顺序，比方说在机器学习里面我们通常都会对一个数据集进行shuffle。以前我就用过numpy里面的random.shuffle。但是我当时就没有仔细想过类似这样一个shuffle是如何实现的。我们先看...
- Spark Shuffle源码分析系列之Shuffle分析准备工作
Spark Shuffle源码分析系列之Shuffle介绍&演进过程介绍了Shuffle的演进过程，本文将介绍shuffle过程中使用到的基础类shuffleManager，ShuffleWriter ，ShuffleReader ， ShuffleHandle， ShuffleBlockResolver的...
- 关于hadoop 的shuffle 过程理解（面试题系列~~~）
文章目录map 端的shuffle 过程reduce 端的shuffle 过程复制阶段合并阶段 MapReduce 确保每个reducer 的输入都是按键进行排序的。系统执行排序，将map 输出作为输入传给reducer 的过程称为shuffle。 map 端的shuffle...
- 关于函数mm_shuffle_ps的实现
该函数在C++里是: __m128 __mm_shuffle_ps(__m128 v1,__m128 v2,UINT32 i); 该功能的实现依赖于一条SSE指令，SHUFPS XMM,XMM/M,IMM，第3个参数必须是立即数，这个该死的指令讲使得 mm_shuffle_ps(v1,v2:XVECTOR;ui...
- 关于python shuffle函数随机性的测试
牌堆=[i for i in range(160)] 弃牌堆=[] for i in range(len(牌堆)): 弃牌堆.append(牌堆[i]) import time import numpy as np def 洗牌(弃牌堆): global 牌堆 import random #random.seed(time.time()) ...
- spark shuffle详解（hashShuffle和sortShuffle）
Shuffle简介 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的输出要用到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...
- 你弄懂了Spark的Shuffle实现方式吗？手把手带你解析Spark的Sort Shuffle和Tungsten-Sort Shuffle
为了深入理解Shuffle阶段的各个细节， 并进一步在理解的基础上优化代码，减少不必要的Shuffle开销， 我将通过几篇博客深入分析Spark Shuffle阶段的源代码实现，详细解析Spark Shuffle阶段的实现细节，主要内容包括...
- 【spark】关于spark的shuffle模式的一些见解
一、spark到底有几种shuffleManager（shuffle管理类）可以选择？ 首先spark早期的版本（比如1.5.1版本），是有三种shuffle http://spark.apache.org/docs/1.5.1/configuration.html#shuffle-b.
- 关于CUDA中的warp shuffle函数说明
以前听过山本前辈【山本A梦我对不起你Orz】细心的...基本的内容（原文）：CUDA C PROGRAMMING GUIDE - warp shuffle 函数：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html#warp-shuffle-functio...
- Premiere2019破解版
文档内包含pr2019版本的破解版，只需在解压后点击Setup.exe即可一键安装。
- 华为机考题库(全）
包括招聘的机考题，及面试过程中会问到的数据结构的相关内容，排序算法全部包括并且有改进算法，一点点改进可以让你表现的与众不同，如果好的话给点评价吧亲
- 敏捷开发V1.0.pptx
敏捷开发PPT 敏捷开发以用户的需求进化为核心，采用迭代、循序渐进的方法进行软件开发。在敏捷开发中，软件项目在构建初期被切分成多个子项目，各个子项目的成果都经过测试，具备可视、可集成和可运行使用的特征。换言之，就是把一个大项目分为多个相互联系，但也可独立运行的小项目，并分别完成，在此过程中软件一直处于可使用状态。
- Notepad++ 7.9.1
notepad++是一个免费的、开放源码的文本和源代码编辑器。notepad++是用c++编程语言编写的，它以减少不必要的功能和简化过程而自豪，从而创建了一个轻便高效的文本记事本程序。实际上，这意味着高速和易访问的、用户友好的界面。 notepad++已经存在了将近20年，没有任何迹象表明它的受欢迎程度会下降。记事本绝对证明了你不需要投资在昂贵的软件来编写代码从舒适的自己的家。自己尝试一下，你就会明白为什么Notepad能坚持这么久。