本文讲述的shuffle概念范围如下图虚线框所示,从上游算子产出数据到下游算子消费数据的全部流程,基本可以划分成三个子模块: 上游写数据:算子产出的record序列化成buffer数据结构插入到sub partition队列; 网络传输:上下游可能调度部署到不同的container中,上游的数据需要经过网络传输到下游,涉及到数据拷贝
ShuffleNet V2的网络结构设计: 如图所示,a和b对应shuffle Net v1步距为1和2的block结构,c和d是shuffle Net_v2的两个结构。我们看c和d图: 根据G3,要减少模型的碎片化程度,所以c图左侧分支没有任何操作。 根据G1,尽可能让输入和输出维度相等,所以右边分支是由三个卷积组成的,具有相同的输入和输出;且两个分支...
check if spill or blocking are necessary boolean blockwrite = false; spillLock.lock(); try { do { checkSpillException(); final int kvbidx = 4 * kvindex; final int kvbend = 4 * kvend; // ser distance to key index final int distkvi = distanceTo(bufindex, kvbidx); // ser distan...
shuffle: 洗牌、发牌 ——(核心机制:数据分区,排序,分组,规约,合并等过程) shuffle 是 Mapreduce 的核心,它分布在 Mapreduce 的 map 阶段和 reduce 阶段。一般 把从 Map 产生输出开始到 Reduce 取得数据作为输入之前的过程称作 shuffle。 Collect阶段 :将 MapTask 的结果输出到默认大小为 100M 的环形缓冲区,保...
如果申请成功不会进行溢写,如果申请不成功,这时候会发生溢写磁盘,一个溢写单元称为block。在溢写之前内存结构中的数据会进行排序分区,然后开始溢写磁盘,写磁盘是以batch的形式去写,一个batch是1万条数据,map task执行完成后,会将这些磁盘小文件合并成一个大的磁盘文件,同时生成一个索引文件(小文件读写,写放大)。
优化就是复用buffer,也就使输出的block文件合并了。开启合并机制spark.shuffle.consolidateFiles=true。 如图,一个core不管有几个task都会复用同一个buffer,这样生成的文件个数即为core × reducer。很明显比优化前少了很多。但如果下游stage的分区很多的话,文件仍然多。
在同一个 core 上先后运行的两个 map task的输出, 对应同一个文件的不同的 segment上, 称为一个 FileSegment, 形成一个 ShuffleBlockFile, 后面就引入了 Sort Based Shuffle, map端的任务会按照Partition id以及key对记录进行排序。同时将全部结果写到一个数据文件中,同时生成一个索引文件, 再后面就就引入了 ...
Shuffle Reader的实现都被封装在了BlockStoreShuffleReader。 整个Reader的流程主要是: 首先新建ShuffleBlockFetcherIterator获取数据迭代器,会返回(blockId, inputStream)的数据迭代器; 对每个block数据进行压缩和加密操作,是通过serializerManager进行的,对每个block数据进行反序列化,反序列化输入流成为<K,V>数据迭代器; ...
Shuffle Reader的实现都被封装在了BlockStoreShuffleReader。 整个Reader的流程主要是: 首先新建ShuffleBlockFetcherIterator获取数据迭代器,会返回(blockId, inputStream)的数据迭代器; 对每个block数据进行压缩和加密操作,是通过serializerManager进行的,对每个block数据进行反序列化,反序列化输入流成为<K,V...
传统Shuffle如下图所示,Mapper把Shuffle数据按PartitionId排序写盘后交给External Shuffle Service(ESS)管理,Reducer从每个Mapper Output中读取属于自己的Block。 传统Shuffle存在以下问题。 本地盘依赖限制了存算分离。存算分离是近年来兴起的新型架构,它解耦了计算和存储,可以更灵活地做机型设计:计算节点强CPU弱磁盘,存储...