股票数据是否shuffle

‘壹’ 提示shuffle注册有什么意思

没关系！其实告诉你哈，itunes基本没有人从上面下歌的。
那是美国很注重版权，所以下正版的歌要收费。
我就没有注册，一样用，从其他地方下的歌进行同步就可以了。
没有必要注册的，再说你换一台电脑所有的数据又要刷新，到时又会出来的。

‘贰’ spark sortshuffle为什么要按partition排序

1， Spark Shuffle在最开始的时候只支持Hash-based Shuffle:默认Mapper阶段会为Recer阶段的每一个Task单独创建一个文件来保存该Task中要使用的数据。
优点：就是操作数据简单。
缺点：但是在一些情况下(例如数据量非常大的情况)会造成大量文件(M*R,其中M代表Mapper中的所有的并行任务数量，R代表Recer中所有的并行任务数据)大数据的随机磁盘I/O操作且会形成大量的Memory(极易造成OOM)。
2，Hash-based Shuffle产生的问题:
第一：不能够处理大规模的数据
第二：Spark不能够运行在大规模的分布式集群上！

‘叁’ 关于random_shuffle的一个疑问

random_shuffle的代码我没看过，但如果它按照标准的算法，那么它调用了不止一次rand()。标准算法中，n个数要调用n次rand()，总之绝对可以产生全部n!个随机序列。

‘肆’ shuffle使用

我的经验，不一定正确~~~这种现象说明，电脑没有识别到你的shuffle，可以试试:

1.将USB改插到电力最强的插口（通常在主机后部）
2.更新USB驱动
3.重新安装ITUNES。

‘伍’ 数据集shuffle是什么意思

Melbourne Shuffle机器翻译墨尔本曳步舞鬼步舞墨尔本曳步新发布的

‘陆’ 如何解决Shuffle Write一定要落盘的问题

在Spark 0.6和0.7时，Shuffle的结果都需要先存储到内存中（有可能要写入磁盘），因此对于大数据量的情况下，发生GC和OOM的概率非常大。因此在Spark 0.8的时候，Shuffle的每个record都会直接写入磁盘，并且为下游的每个Task都生成一个单独的文件。这样解决了Shuffle解决都需要存入内存的问题，但是又引入了另外一个问题：生成的小文件过多，尤其在每个文件的数据量不大而文件特别多的时候，大量的随机读会非常影响性能。Spark 0.8.1为了解决0.8中引入的问题，引入了FileConsolidation机制，在一定程度上解决了这个问题。由此可见，Hash Based Shuffle在Scalability方面的确有局限性。而Spark1.0中引入的Shuffle Pluggable Framework，为加入新的Shuffle机制和引入第三方的Shuffle机制奠定了基础。在Spark1.1的时候，引入了Sort Based Shuffle；并且在Spark1.2.0时，Sort Based Shuffle已经成为Shuffle的默认选项。但是，随着内存成本的不断下降和容量的不断上升，Spark Core会在未来重新将Shuffle的过程全部是in memory的吗？我认为这个不太可能也没太大必要，如果用户对于性能有比较苛刻的要求而Shuffle的过程的确是性能优化的重点，那么可以尝试以下实现方式：
1) Worker的节点采用固态硬盘
2) Woker的Shuffle结果保存到RAMDisk上
3) 根据自己的应用场景，实现自己的Shuffle机制

‘柒’ spark和maprece的shuffle

Apache Spark 的 Shuffle 过程与 Apache Hadoop 的 Shuffle 过程有着诸多类似，一些概念可直接套用，例如，Shuffle 过程中，提供数据的一端，被称作 Map 端，Map 端每个生成数据的任务称为 Mapper，对应的，接收数据的一端，被称作 Rece 端，Rece 端每个拉取数据的任务称为 Recer，Shuffle 过程本质上都是将 Map 端获得的数据使用分区器进行划分，并将数据发送给对应的 Recer 的过程。

‘捌’ shuffle数据线

不可

‘玖’ ipod shuffle的耳机孔为什么可以传数据呢

耳机插头上有好多圈圈，对应着不同的东西。你拿来数据线看看就知道了。具体嘛，属于商业专利，很难有具体解释。

‘拾’ 什么是大数据技术大数据的概念

大数据技术是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

(10)股票数据是否shuffle扩展阅读：

大数据的三个层面：

1、理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

2、技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

3、实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

参考资料来源：网络-大数据