本文共计6832个文字，预计阅读时间需要22分37秒，由作者编辑整理创作于2023年10月16日 18点38分40秒。
求shuffle！的攻略！要全的！！
我听说好想有个完美结局的！！如果有的话麻烦也把这个发给我！！
我的邮箱是：
xiaodufeng123@sin ***
372709738@qq.com
ネリネ
6/15火 このままネリネについて闻く
6/16水 ネリネ
6/20日 プリムラを引き受ける
6/21月 确かに暇だ
6/23水 枫と一绪に帰る
6/24木 もう少し风景を见てる（CGシア）
7/4日 せっかくだしプリムラに何か???
9/11土 中で出す（CG）
一気に引き抜く（CG）
ネリネ END
芙蓉 枫枫はポイントが足らないと7/12のイベント（CG有り）が発生しません
6/15火 シアについて闻きに行く
6/16水 枫
6/20日 プリムラを引き受ける
6/21月 実は约束がある
枫なら问题ないな
6/23水 枫と一绪に帰る
6/24木 もう少し风景を见てる（CGシア）
7/4日 适当に买い物
8/11水 中に出す（CG）
外に出す（CG）
芙蓉 枫 END
プリムラ
6/15火 シアについて闻きに行く →
6/16水 その他 →
6/20日 プリムラを引き受ける →
6/21月 実は约束がある →
6/23水 枫と一绪に帰る 别
6/24木 もう少し风景を见てる（CGシア） →
7/4日 せっかくだしプリムラになにか?? →
8/19水 このまま放つ（CG）
外で放つ（CG）
プリムラ END
时雨 亜沙
6/15火 シアについて闻きに行く →
6/16水 その他 →
6/20日 プリムラを引き受ける →
6/21月 実 実は约束がある,亜沙先辈も呼ぶか？
6/23水 别の友人と帰ってもらう（亜沙CG）
6/24木 もう少し风景を见てる（CGシア） →
7/4日 せっかくだしプリムラになにか??
8/2月 スカートを下ろす（CG）
上着をはだける（CG）
时雨 亜沙 END
6/15火 シアについて闻きに行く
6/16水 リシアンサス
6/20日 プリムラを引き受ける
6/21月 実は约束がある
ケガしないようにな
6/23水 别の友人と帰ってもらう（CG亜沙）
6/24木 もう少し风景を见てる（CGシア）
7/4日 适当に买い物
8/11水 中に出す（CG）
外に出す（CG）
8/24火 黙って受け入れる
9/6月 なんとかかわす（セーブ）
しっかり受け止める
リシアンサス END
8/24と9/6の选択枝をどっちのシア寄りにするかで后のHCGが変わりますので
9/6の选択枝で変化させます。必ずセーブを。リシアンサス
自己再翻译下
shuffle!的基本资料
游戏名称：shuffle！
开发商：Navel
发售日期：2004-01-30
声优：宝冢すみれ、北都南、佐々留美子、松永雪希、籐野らん、浜五郎、司马嵯峨之、日向裕罗、香取那须巳、绪田マリ、小池竹蔵、YURIA
原画：西又葵、铃平ひろ
剧作：あごバリア、LONG-CUBE
TAG：ADV、学园、纯爱、夏、公主、青梅竹马
1、相关内容扩展阅读:
iPod Shuffle容量有几种?
我家小康，但个人有低调和节俭强迫症（就是明知道家里有钱但是还是觉得家里没钱。而且不喜欢张扬，厌恶）。听说iPod音质不错，想买一个。iPod Shuffle的外形我很喜欢，但是我去苹果店他只有2G的。我们班长告诉我iPod Shuffle有4G还有8G的，只是停产了，市面上还有很多。那问题来了，iPod Shuffle容量到底有几种?
还有，Namo和Shuffle有什么不同？简要介绍一下这两种（简要！），再看看性价比，，，
ipod shuffle分为4代：
之一代
上市时间：2005年1月11日(在Macworld Conference & Expo上发布了iPod shuffle)
特点：口香糖式外形设计
苹果 iPod shuffle（512MB)
外观设计
外形尺寸 84 x 25 x 8.4毫米
产品重量 22克（0.78 盎司）
音频性能
设计类型 播放
音乐格式 MP3 （8 至 320 Kbps)、MP3 VBR、AAC （8 至 320 Kbps）、受保护的 AAC （来自 iTunes Music Store、M4A、 M4B、M4P）、Audible （2、3 和 4 格式） 和 WAV
频率范围 20至20,000 Hz
存储性能
存储介质 闪存式
存储容量 512MB
芯片类型 Sigmatel
第二代
上市时间：2006年9月iPod Shuffle 2发布，iPod nano 2则与iPod Shuffle 2代同日发布
特点：夹子式外观、铝镁合金外壳
外观
浓缩即是精华
对"东西又好，体积又小"这样的说法一点也不陌生。但是，当有一件长 4.1 厘米 （1.62 英寸），重 15 克（半盎司），能够容纳 240 首歌曲的精品出现时，"好"与"小"已不足以形容它的优秀。尤其是当你获知你可以连续聆听你的音乐长达 12 小时的时候。事实上，在 iPod shuffle 小小的躯体内蕴涵了无比强大的能量。
容量
1GB USB 闪存
可容纳多达 240 首以 128-Kbps 压缩的 AAC 格式歌曲
使用 USB 闪存储存资料
第三代
夹子式外观、5种外观颜色
2007年，彩色版iPod Shuffle 3发布。iPod Shuffle 3这款最小巧也是最廉价的iPod也和nano一样有了5种不同的色彩。五种新颜色iPod shuffle共有银色、蓝色、绿色、紫色和红色版本，其中PRODUCT RED版本是苹果为帮助非洲控制疾病流行做的慈善产品。而橙色是苹果公司以前没有在iPod播放器上采用过的色系。容量仍是1GB，价格仍然为79美元。
功能上没有变化，1GB的新版iPod shuffle播放器大约可以保存240首歌曲，充电电池的续航能力达到了12个小时。新版的iPod shuffle播放器与上一代shuffle一样，没有配备显示屏。用户可以通过开关来控制播放顺序和播放模式。
iPod shuffle 3与2代相比，固件、续航、款式、音质上都有改进，表现更为杰出。
特点：尺寸比AA电池还小，耳机操控，会说话
全新IPOD SHUFFLE 之一款会说话的IPOD
第四代
上市时间：2008年9月发布
iPod shuffle 4拥有更便宜的价格，2GB容量售价约为49美元。
从第四代iPod shuffle发布的情况来看，一共有银色、橙色、蓝色、绿色、大红色、粉红色这几种色款，其中大红色依然为苹果与艾滋病慈善机构RED合作推出,且只能在官网订购.iPod shuffle机身外形尺寸仍为41.2×27.3×10.5mm，重量是15.6g，外壳依然使用了铝质金属材质。（其中在中国产的名为型号为A1204）而在操控方面，延续了上一代机型的基本特点，可以连续播放大约12小时，支持iTunes 7.7音乐管理软件。
特点：回归传统夹子式外观、会说话
Hadoop从入门到精通33：MapReduce核心原理之Shuffle过程分析
在安装Hadoop集群的时候，我们在yarn-site.xml文件中配置了MapReduce的运行方式为yarn.nodemanager.aux-services=mapreduce_shuffle。本节就来详细介绍一下MapReduce的shuffle过程。
shuffle，即混洗、洗牌的意思，是指MapReduce程序在执行过程中，数据在各个Mapper（Combiner、Sorter、Partitioner）、Reducer等进程之间互相交换的过程。
关于上图Shuffle过程的几点说明：
说明：map节点执行map task任务生成map的输出结果。
shuffle的工作内容：
从运算效率的出发点，map输出结果优先存储在map节点的内存中。每个map task都有一个内存缓冲区，存储着map的输出结果，当达到内存缓冲区的阀值（80%）时，需要将缓冲区中的数据以一个临时文件的方式存到磁盘，当整个map task结束后再对磁盘中这个map task所产生的所有临时文件做合并，生成最终的输出文件。最后，等待reduce task来拉取数据。当然，如果map task的结果不大，能够完全存储到内存缓冲区，且未达到内存缓冲区的阀值，那么就不会有写临时文件到磁盘的操作，也不会有后面的合并。
详细过程如下：
（1）map task任务执行，输入数据的来源是：HDFS的block。当然在mapreduce概念中，map task读取的是split分片。split与block的对应关系：一对一（默认）。
此处有必要说明一下block与split：
block（物理划分）：文件上传到HDFS，就要划分数据成块，这里的划分属于物理的划分，块的大小可配置（默认：之一代为64M，第二代为128M）可通过 dfs.block.size配置。为保证数据的安 全，block采用冗余机制：默认为3份，可通过dfs.replication配置。注意：当更改块大小的配置后，新上传的文件的块大小为新配置的值，以前上传的文件的块大小为以前的配置值。
split（逻辑划分）：Hadoop中split划分属于逻辑上的划分，目的只是为了让map task更好地获取数据。split是通过hadoop中的InputFormat接口中的getSplit() *** 得到的。split的大小具体怎么得到呢？
首先介绍几个数据量：
totalSize：整个mapreduce job所有输入的总大小。注意：基本单位是block个数，而不是Bytes个数。
numSplits：来自job.getNumMapTasks()，即在job启动时用户利用 org.apache.hadoop.mapred.JobConf.setNumMapTasks(int n)设置的值，从 *** 的名称上看，是用于设置map的个数。但是，最终map的个数也就是split的个数并不一定取用户设置的这个值，用户设置的map个数值只是给最终的map个数一个提示，只是一个影响因素，而不是决定因素。
goalSize：totalSize/numSplits，即期望的split的大小，也就是每个mapper处理多少的数据。但是仅仅是期望
minSize：split的最小值，该值可由两个途径设置：
最终取goalSize和minSize中的更大值！
最终：split大小的计算原则：finalSplitSize=max(minSize,min(goalSize,blockSize))
map的个数=totalSize/finalSplitSize
2、 注意： 新版的API中InputSplit划分算法不再考虑用户设定的Map Task个数，而是用mapred.max.split.size(记为maxSize)代替
即：InputSplit大小的计算公式为：splitSize=max{minSize,min{maxSize,blockSize}}
接下来就简答说说怎么根据业务需求，调整map的个数。
当我们用hadoop处理大批量的大数据时，一种最常见的情况就是job启动的mapper数量太多而超出系统限制，导致hadoop抛出异常终止执行。
解决方案：减少mapper的数量！具体如下：
a.输入文件数量巨大，但不是小文件
这种情况可通过增大每个mapper的inputsize，即增大minSize或者增大blockSize来减少所需的mapper的数量。增大blocksize通常不可行，因为HDFS被hadoop namenode -format之后，blocksize就已经确定了(由格式化时dfs.block.size决定)，如果要更改blocksize，需要重新格式化HDFS，这样当然会丢失已有的数据。所以通常情况下只能增大minSize，即增大mapred.min.split.size的值。
b.输入文件数量巨大，且都是小文件
所谓小文件，就是单个文件的size小于blockSize。这种情况通过增大mapred.min.split.size不可行，需要使用FileInputFormat衍生的CombineFileInputFormat将多个input path合并成一个InputSplit送给mapper处理，从而减少mapper的数量。增加mapper的数量，可以通过减少每个mapper的输入做到，即减小blockSize或者减少mapred.min.split.size的值。
（2）map执行后，得到key/value键值对。接下来的问题就是，这些键值对应该交给哪个reduce做？注意：reduce的个数是允许用户在提交job时，通过设置 *** 设置的！
MapReduce提供partitioner接口解决上述问题。默认操作是：对key hash后再以reduce task数量取模，返回值决定着该键值对应该由哪个reduce处理。这种默认的取模方式只是为了平均reduce的处理能力，防止数据倾斜，保证负载均衡。如果用户自己对Partition有需求，可以自行定制并设置到job上。
接下来，需要将key/value以及Partition结果都写入到缓冲区，缓冲区的作用：批量收集map结果，减少磁盘IO的影响。当然，写入之前，这些数据都会被序列化成字节数组。而整个内存缓冲区就是一个字节数组。这个内存缓冲区是有大小限制的，默认100MB。当map task的输出结果很多时，就可能撑爆内存。需将缓冲区的数据临时写入磁盘，然后重新利用这块缓冲区。
从内存往磁盘写数据被称为Spill(溢写)，由单独线程完成，不影响往缓冲区写map结果的线程。溢写比例：spill.percent(默认0.8)。
当缓冲区的数据达到阀值，溢写线程启动，锁定这80MB的内存，执行溢写过程。剩下的20MB继续写入map task的输出结果。互不干涉！
当溢写线程启动后，需要对这80MB空间内的key做排序(Sort)。排序是mapreduce模型的默认行为，也是对序列化的字节做的排序。排序规则：字典排序！
map task的输出结果写入内存后，当溢写线程未启动时，对输出结果并没有做任何的合并。从官方图可以看出，合并是体现在溢写的临时磁盘文件上的，且这种合并是对不同的reduce端的数值做的合并。所以溢写过程一个很重要的细节在于，如果有很多个key/value对需要发送到某个reduce端，那么需要将这些键值对拼接到一块，减少与partition相关的索引记录。如果client设置Combiner，其会将有相同key的key/value对的value加起来，减少溢写到磁盘的数据量。注意：这里的合并并不能保证map结果中所有的相同的key值的键值对的value都合并了，它合并的范围只是这80MB，它能保证的是在每个单独的溢写文件中所有键值对的key值均不相同！
溢写生成的临时文件的个数随着map输出结果的数据量变大而增多，当整个map task完成，内存中的数据也全部溢写到磁盘的一个溢写文件。也就是说，不论任何情况下，溢写过程生成的溢写文件至少有一个！但是最终的文件只能有一个，需要将这些溢写文件归并到一起，称为merge。merge是将所有的溢写文件归并到一个文件，结合上面所描述的combiner的作用范围，归并得到的文件内键值对有可能拥有相同的key，这个过程如果client设置过Combiner，也会合并相同的key值的键值对，如果没有，merge得到的就是键值 *** ，如{“aaa”, [5, 8, 2, …]}。注意：combiner的合理设置可以提高效率，但是如果使用不当会影响效率！
至此，map端的所有工作都已经结束！
当mapreduce任务提交后，reduce task就不断通过RPC从JobTracker那里获取map task是否完成的信息，如果获知某台TaskTracker上的map task执行完成，Shuffle的后半段过程就开始启动。其实呢，reduce task在执行之前的工作就是：不断地拉取当前job里每个map task的最终结果，并对不同地方拉取过来的数据不断地做merge，也最终形成一个文件作为reduce task的输入文件。
1.Copy过程，简单地拉取数据。Reduce进程启动一些数据copy线程（Fether），通过HTTP方式请求map task所在的TaskTracker获取map task的输出文件。因为map task早已结束，这些文件就归TaskTracker管理在本地磁盘。
2.Merge过程。这里的merge如map端的merge动作，只是数组中存放的是不同map端copy过来的数值。Copy过来的数据会先放入内存缓冲区中，这里缓冲区的大小要比map端的更为灵活，它是基于JVM的heap size设置，因为shuffler阶段reducer不运行，所以应该把绝大部分的内存都给shuffle用。
merge的三种形式：内存到内存、内存到磁盘、磁盘到磁盘。默认情况下，之一种形式不启用。当内存中的数据量达到一定的阀值，就启动内存到磁盘的merge。与map端类似，这也是溢写过程，当然如果这里设置了Combiner，也是会启动的，然后在磁盘中生成了众多的溢写文件。第二种merge方式一直在运行，直到没有map端的数据时才结束，然后启动第三种磁盘到磁盘的merge方式生成最终的那个文件。
3.reducer的输入文件。不断地merge后，最后会生成一个“最终文件”。这个最终文件可能在磁盘中也可能在内存中。当然我们希望它在内存中，直接作为reducer的输入，但默认情况下，这个文件是存放于磁盘中的。当reducer的输入文件已定，整个shuffle才最终结束。然后就是reducer执行，把结果存放到HDFS上。
实教paper shuffle篇中,哪个人物不是绫小路组的?
实教paper shuffle篇中,一之濑帆波不是绫小路组的。
在小说《欢迎来到实力至上主义的教室》一之濑帆波是b班的班长，而绫小路是d班的，所以他们不是一个阵营的。《欢迎来到实力至上主义的教室》是衣笠彰梧的小说，主要内容是作者学生身份毕业之后，正式踏入社会所发生的事情为题材。学校，真面目却是唯有优秀者才能享受优待的实力至上主义学校。几乎百分之百实现升学、就业目标的全国首屈一指的名校：高度育成高中。
绫小路清隆被分配到更底层的D班，在那里，他遇见了成绩优异个性却超难搞的美少女：堀北铃音；由体贴与温柔所构成、天使般的少女：栉田桔梗。与她们的相遇，使清隆的态度逐渐产生改变。
