这是一个抽象类,实现该抽象类的有:SortShuffleWriter,UnsafeShuffleWriter,BypassMergeSortShuffleWriter三个。 ShuffleBlockResolver 该接口的实现类需要理解:如何为逻辑的shuffle块标识(map,reduce,shuffle等)获取数据。实现者可以通过文件或文件片段来封装shuffle数据。当获取到shuffle数据时,BlockStore使用它来抽象不同的sh...
Graves - Shuffle Block
如果用户在程序中指定map tasks的个数,比如说是2,如果不指定maptasks个数默认是1,那么在FileInputFormat(最常见的InputFormat实现)的getSplits方法中,首先会计算totalSize=8(源码中定义,注意getSplits这个函数计算的单位是Block个数,而不是Byte个数,后面有个变量叫bytesremaining表示剩余的 Block个数,不要根据变量名...
1.每个ShuffleMapTask都会为每个ResultTask创建一个Bucket缓存和一个对应的ShuffleBlockFile磁盘文件;2.每个ShuffleMapTask的输出相关信息封装成一个MapStatus发送到DAGScheduler的MapOutputTracker中去; 3.ResultTask开始拉取该任务所需要的数据,ResultTask通过向DAGScheduler的MapOutputTracker获取MapStatus的信息,从而知道自己...
整个作业则失败，默认值为0.5. mapreduce.task.timeout: Task超时时间，经常需要设置的一个参数，该参数表达的意思为：如果一个task在一定时间内没有任何进入，即不会读取新的数据，也没有输出数据，则认为该task处于block状态，可能是卡住了，也许永远会卡住，为了防止因为用户程序永远block住不退出，则强制设置了...
每一个shufflemapTask都会为每一个resultTask创建一个bucket缓存(内存),bucket的数量=MxR,当内存达到一定值的时候会益写到shuffleblockfile文件中 shuffleMaptask会封装成一个叫mapStatus,这个mapstatus,里面包含了每一个resultTask拉取数据的大小 Mapstatus:是ShuffleMapTask返回调度器scheduler的对象,包括任务运行的块管理...
在深入理解ShufflenetV2-Block+代码解析的过程中，我们首先要了解其核心机制：深度卷积（DWConv）与点卷积（PWConv）。深度卷积在ShufflenetV2中被广泛采用，旨在通过减少卷积计算量，使模型在移动设备上运行更为高效。在传统卷积中，一组卷积核对应输出的一个channel，这意味着计算量与卷积核的组数直接相关。...
magnet shuffle service是一个强化版的ESS,将隶属于同一个shuffle partition的block,会在远程传输到magnet后被merge到一个文件中 reduce任务从magnet shuffle service接受合并好的shuffle数据 4.3 Magnet 可靠性 如果Map task输出的Block没有成功Push到magnet上,并且反复重试仍然失败,则reduce task直接从ESS上拉取原始的bl...
如果reduce拉取已经merge好的block失败,则会直接拉取merge前的原始block 本质上,magnet中维护了两份shuffle数据的副本 Cloud Shuffle Service思想 Cloud Shuffle Service 架构 Zookeeper WorkerList [服务发现] css Worker [Partitions / Disk I Hdfs] Spark Driver [集成启动 CSS Master] ...
上图包含了整个mapreduce过程,更准确的说shuffle包含partitions和sort、combine(merge)过程,对应map到reduce之间的过程,不包括map和reduce。 我们来分析分析整个流程: 1,在map task执行时,它的输入数据来源于HDFS的block,当然在MapReduce概念中,map task只读取split。