例子 Scheduling and Data Flow 整体概述 environment data flow coordination num of M and R jobs Refinements combiners...Refinements combiners ? partition func ? implements ?
= new ExternalAppendOnlyMap[K, C, C](identity, mergeCombiners, mergeCombiners) combiners.insertAll...(iter) updateMetrics(context, combiners) combiners.iterator } def combineValuesByKey(...iter: Iterator[_ <: Product2[K, V]], context: TaskContext): Iterator[(K, C)] = { val combiners...= new ExternalAppendOnlyMap[K, V, C](createCombiner, mergeValue, mergeCombiners) combiners.insertAll...(iter) updateMetrics(context, combiners) combiners.iterator } def insertAll(entries: Iterator
externalSorting) { val combiners = new AppendOnlyMap[K,C] var kv: Product2[K, V] = null...(kv._1, update) } combiners.iterator } else { // 用了一个外部排序的map来去重,就不停的往里面插入值即可...,基本原理和上面的差不多,区别在于需要外部排序 val combiners = new ExternalAppendOnlyMap[K, V, C](createCombiner, mergeValue..., mergeCombiners) while (iter.hasNext) { val (k, v) = iter.next() combiners.insert...(k, v) } combiners.iterator } 这个就是一个很典型的按照key来做合并的方法了,我们继续看ShuffledRDD吧。
核心工作就是图中黑色部分的combiners。...combiners的输入是两个源语句最后时刻encoder得到的hidden state 和cell state ,输出是单个hidden state 和单个cell state 。...(以往的工作似乎没有把encoder的cell state给decoder,从图中还可以看出,两个encoder中,每一层得到的两个源语句的hidden state和cell state都需要经过combiners
三、自己定义Combiner 为了能够更加清晰的理解Combiner的工作原理,我们自定义一个Combiners类,不再使用MyReduce做为Combiners的类,具体的代码下面一一道来。
弹性MapReduce任务是在单个Python类中定义的,而其中包含了与mappers、reducers以及combiners相关的方法。
它让MapReduce更加通用,体如今: Ø 同意多个reducers和combiners。
iter: Iterator[_ <: Product2[K, V]], context: TaskContext): Iterator[(K, C)] = { val combiners... = new ExternalAppendOnlyMap[K, V, C](createCombiner, mergeValue, mergeCombiners "K, V, C") combiners.insertAll...(iter) updateMetrics(context, combiners) combiners.iterator } def combineCombinersByKey(... iter: Iterator[_ <: Product2[K, C]], context: TaskContext): Iterator[(K, C)] = { val combiners
Keckler, Yuan Xie (推荐关注) Parallel Stochastic Gradient Descent with Sound Combiners 作者: Saeed Maleki,
supergroup 2229 2017-09-25 16:37 /flow/data/HTTP_20130313143750.dat.4 [root@master hadoop]# 6:Combiners
这种优化是 MapReduce 的Combiners(Beam 的CombineFn的起源)的核心。
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