此次分享的是发表于 Usenix'22 的名为 “Shuffle-based Private Set Union:Faster andMore Secure” 的文章。隐私集合计算是一种用于构建复杂协议的基本计算任务,允许参与者在不泄露各自输入集合的前提下获得集合运算结果。作为一类典型的隐...
服务器解密数据然后进行分析。 这里由于shuffler的加入,破坏了数据和用户ID之间的关系,为用户带来了匿名性,一定程度上提升了隐私保护效果。因此,用户不需要像传统LDP一样加入大量的噪声也能实现相同水平的隐私保护效果。 下图介绍了LDP和shuffler-based DP的关系形式化来讲,令 R:X→Y...
spatial shuffleconvolutional neural networkThe unique spatial–spectral integration characteristics of hyperspectral imagery (HSI) make it widely applicable in many fields. The spatial–spectral feature fusion-based HSI classification has always been a research hotspot. Typically, classification metho...
Remote Shuffle Service 属于集中式的数据管理,Push-based Shuffle需要更好的硬件资源和更复杂的处理逻辑。 Remote Shuffle Service 的优势: 1.数据集中管理:RSS可以作为专门的服务来处理 Shuffle 操作,将数据集中管理,简化了计算框架的复杂性,可以说集中式的数据管理,使得RSS可以承受体量更大的数据量。 2.硬件资源分配...
前两个功能,是hash-based shuffle也会做的,而第3个功能,是sort-based shuffle特有的。 为了实现这些功能,它要解决以下的问题: 考虑到内存的限制,需要进行外部排序,需要spill到磁盘文件, 需要对这些文件进行merge。那么如何追踪内存中数据结构的大小,spill到磁盘后的文件应该如何组织其结构?如果进行merge?
二、Sort-BasedShuffle写机制 2.1 ShuffleMapTask获取ShuffleManager Spark1.6之后,取消hash机制的shuffle, 只剩下基于sort的shuffle机制。我们可以在配置文件指定spark.shuffle.manager,如果没有指定默认就是sort,但是tungsten-sort也是基于SortShuffleManager的 valshortShuffleMgrNames =Map("sort"->classOf[org.apache.spa...
Spark3.2为spark shuffle带来了重大的改变,其中新增了push-based shuffle机制。但其实在push-based shuffle 之前,业界也有人提出了remote shuffle service的实践,不过由于它们是依赖于外部组件实现的所以一直不被社区所接收。 在上一讲我们先来了解push-based shuffle机制的实现原理,这里我们来通过源码分析下其实现的过程...
在这种情况下,Spark 不依赖于外部的系统进行 Shuffle。 这允许灵活地将Magnet部署在计算/存储同一节点的 on-prem 集群和具有disaggregated storage layer的cloud-based的集群。对于计算和存储同一个节点的on prem数据中心,Shuffle Reduce 任务的数据本地性可以带来很多好处。
Magnet允许 Spark原生地去管理 Shuffle 的各个方面,包括存储 Shuffle 数据,提供容错能力,还有可以追踪 Shuffle 数据的位置元数据信息。 在这种情况下,Spark 不依赖于外部的系统进行 Shuffle。 这允许灵活地将Magnet部署在计算/存储同一节点的 on-prem 集群和具有disaggregated storage layer的cloud-based的集群。对于计算...
Tungsten-sort 算不得一个全新的shuffle 方案,它在特定场景下基于类似现有的Sort Based Shuffle处理流程,对内存/CPU/Cache使用做了非常大的优化。带来高效的同时,也就限定了自己的使用场景。如果Tungsten-sort 发现自己无法处理,则会自动使用 Sort Based Shuffle进行处理。