shuffle!的人物介绍
芙蓉 枫
目前与土见禀住在一起。因为母亲与禀的双亲一起死于事故，所以曾经很憎恶禀。但知道真相之后开始割舍不下对禀的眷恋，于是住下来尽心尽力的照顾禀。是个才色兼备的好女孩。 时雨 亜纱
与枫是旧识，以前一起在一所学烹饪的俱乐部学习，并因为跟禀结缘。因为喜欢料理，所以热衷于祭奠和宴会，对魔法一类的东西比较头疼。口头禅是“急がば突っ込め”。 リシアンサス（通称：シア）
神王的独生女。擅长料理，运动神经也很不错。因为小时候的邂逅而对禀念念不忘，所以来到人界。性格开朗活泼。 ネリネ（通称：リン）
魔王的独生女，有着被称为“天使之钟”的美妙歌声。但是却很讨厌唱歌。有着与茜亚一样的经历并住到人界来了。性格知书达理，比较内敛。 プリムラ（通称：リム）
从魔界来的少女，不表露好恶，感情和兴趣，但在魔界一直听说关于禀的事情，因为很在意所以也来到人界了。 土见凛（主人公）
和善的男孩子，小时候父母双亡，寄宿在青梅竹马的女孩子枫家里。虽然过去的经历很悲惨，但是从来不表露出来。
求动漫shuffle！所有bgm名字
1.ignited钢琴曲http://music.fenbei.com/8727475
2.空之轨迹
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Eidos
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ipod shuffle4怎么样？好用吗？音质好吗
苹果iPod shuffle是最轻巧，最适合佩戴的iPod MP3，新一代iPod shuffle 4已于2008年9月发布。iPod shuffle四代和之前的iPod shuffle外观上没有任何变化，只是在颜色上增加了蓝色、红色、绿色、粉红四种颜色。机身上附有夹子，夹在任何地方都很适合，包括袖口、运动裤、或是外套上。无论戴在何处，iPod shuffle四代都能将时尚品味淋漓表现。iPod shuffle特点
1、设计好
光滑铝制外形，五彩纷呈
它的主体结构由一块铝合金精密打造，经抛光处理的机身呈现绚烂色彩。全新 iPod shuffle 不仅精致坚实，而且耐用。多彩的颜色让它成为绝好的时尚配饰。它有银、蓝、绿、橙和粉五种颜色可供选择。
数百首歌曲随身带
iPod shuffle 从来不会错过喜欢的歌曲。iPod shuffle拥有长达 15 小时的电池电量，以及 2GB 存储容量，可精彩演绎数百首歌曲。有大量空间存储精选曲目，不论在健身还是上下班途中，都可以聆听相应的歌曲。此外还支持多个播放列表、Genius 混合曲目和播客。
处处可带
iPod shuffle 不只便于携带，还易于佩戴。把iPod shuffle夹在衬衫、夹克、运动装备、背包或钱包皮带上，无论外出办事，还是围跑道跑步，iPod shuffle都不会掉落。
2、操控好
轻轻一按，掌控音乐
宽大的按键式控制盘又回到 iPod shuffle 正面。iPod shuffle的机身比以往机大 18%，因此更容易查看和使用音乐控制键。按下中心键播放和暂停，按下外围键跳至下一首或上一首歌曲，还可以调节音量。轻轻一点，你的音乐触手可及。
随性播放
也许喜欢随意播放，也许喜欢按顺序播放。不管怎样，只需拨动随机播放开关，即可让iPod shuffle配合听音乐的习惯。拨至左端，iPod shuffle将以耳目一新的方式播放音乐；拨至中间，按顺序播放；拨至右端，则关闭 iPod shuffle。
3、说想听
让歌曲说说话
假如在听一首歌曲，想要知道名称或表演者姓名。只需点按 iPod shuffle 顶部的全新按钮，它就会告知。甚至可以通过 VoiceOver 听到播放列表名称，并在之间进行切换。此外，如果电池需要充电，VoiceOver 也会告知。
刚买的苹果 MP3 shuffle6 ，现在按那个按键不报歌名，按两下也不报电量
刚买的苹果 MP3 shuffle6 ，现在按那个按键不报歌名，按两下也不报电量了，按量下就有个男音不知道是什么"bad refore"？还是什么什么东西来着，也不知道是什么原因，求解啊，心急！！！！！！！点恢复之后也还是这样啊..
iPod shuffle6 ，按那个按键不报歌名，按两下也不报电量的原因：没有开启“Voice Over”功能。
开启的操作为：
第一步：电脑登录苹果官网下载itunes软件，安装完毕后打开。
第二步：用数据线把iPod shuffle6 与电脑连接，itunes识别iPod shuffle6 后会自动安装驱动。
第三步：在界面的左上角把“音乐”一项点击打开，把需要同步的文件在左上角的菜单里面选择把资料导入itunes，如图：
或者在电脑上把音乐文件全部选择直接拖到itunes界面的空白处。这一方法也将音乐添加到了itunes资料库里面。
第四步：在界面的左上角找到iPod shuffle6 图标后点击打开，然后在界面的上方点击“音乐”一项，点击“同步音乐”一项，在里面选择需要同步的文件后，点击界面最下面的“同步”一项，随后iTunes将音乐导入到iPod shuffle6 。
第五步：在ipod shuffle6的摘要界面，点击“启用Voice Over”，语言选择“中文”，点击界面下方的“同步”：
第六步：按击ipod shuffle6上的语音播报按键即可说出中文歌曲或者电量。
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：第一代为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()方法得到的。那么，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，从方法的名称上看，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中的最大值！
最终：split大小的计算原则：finalSplitSize=max(minSize,min(goalSize,blockSize))
那么，map的个数=totalSize/finalSplitSize
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，通过设置方法设置的！
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得到的就是键值集合，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，第一种形式不启用。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。
