划分stage源码剖析 本文基于Spark 1.3.1 先上一些stage相关的知识点： DAGScheduler将Job分解成具有前后依赖关系的多个stage DAGScheduler是根据ShuffleDependency...划分stage的 stage分为ShuffleMapStage和ResultStage；一个Job中包含一个ResultStage及多个ShuffleMapStage 一个stage包含多个tasks，...还是父stage及间接依赖的所有父stage呢？记住这个问题，继续往下看。...那么， 问题2：stage id是父stage的大还是子stage的大？。继续跟进源码，所有提问均会在后面解答。...，以此类推，构成了整个DAG图 问题2：父stage的id比子stage的id小，DAG图中，越左边的stage，id越小。
DAGScheduler通过调用submitStage来提交stage，实现如下： private def submitStage(stage: Stage) { val jobId = activeJobForStage...waitingStages(stage) && !runningStages(stage) && !...< 若存在未提交的父stage, 依次提交所有父stage (若父stage也存在未提交的父stage, 则提交之, 依次类推); 并把该stage添加到等待stage队列中 for...： //< 以参数stage为起点，向前遍历所有stage，判断stage是否为未提交，若使则加入missing中 private def getMissingParentStages(stage:...Stage): List[Stage] = { //< 未提交的stage val missing = new HashSet[Stage] //< 存储已经被访问到得RDD
,返回给Driver,即需要数据重组织 Reduce , Union , Sort, Group By 宽依赖结果返回给Driver来处理,执行下一个Stage....对于窄依赖, 由于Partition依赖关系的确定性, Partition的转换处理就可以来同一个线程内完成,所以窄依赖被Spark划分到同一个Stage内执行;对于宽依赖,由于Shuffle的存在,...只能在partition RDD(s) Shuffle处理完成之后,才能开始接下来的计算,所以宽依赖就是Spark划分Stage的依据,(Spark根据宽依赖将DAG划分为不同的Stage)在一个Stage...内部,每个Partitition都会被分配一个Task, Task之间支并行执行的.Stage 之间根据依赖关系就变成了一个大力度的DAG,这个DAG的执行顺序也是从前向后的.Stage只有在它没有Parent...Stage或者parenet Stage都已经执行完成后,才可以执行传统数据库,即按照Action 算子来切换PlanFragementPlanFragment内部,按照并发切分PlanFragement
但是这一提案成功被引入后，可能会使得 TS 到 JS 的编译产物变化，即直接使用 JS 自身的static、#语法。...这里引用我早前的一篇文章来简单讲述下装饰器的历史： 首先我们需要知道，JS 与 TS 中的装饰器不是一回事，JS 中的装饰器目前依然停留在 stage 2[25] 阶段，并且目前版本的草案与 TS 中的实现差异相当之大...（TS 是基于第一版，JS 目前已经第三版了），所以二者最终的装饰器实现必然有非常大的差异。...而当 TS 引入装饰器时（大约在 15 年左右），JS 中的装饰器依然处于stage-1 阶段。...同时，RxJS 的学习成本还是有的，我不认为大家会因为它被吸收到 JS 语言原生就会纷纷开始学习相关概念。
DAGScheduler在划分完Stage后([spark] DAGScheduler划分stage源码解析 )，将会通过submitStage(finalStage)来提交stage： private...def submitStage(stage: Stage) { val jobId = activeJobForStage(stage) if (jobId.isDefined) {...waitingStages(stage) && !runningStages(stage) && !...} else { //若有未提交的父Stage，则递归提交父Stage //标记当前stage为waitingStages ，先等待父stage执行完。...如果是ResultStage，广播Stage的FinalRDD和stage.func。
的划分，stage包含多个tasks，个数由该stage的finalRDD决定，stage里面的task完全相同，DAGScheduler 完成stage的划分后基于每个Stage生成TaskSet，并提交给...Stage的划分 在handleJobSubmitted方法中第一件事情就是通过finalRDD向前追溯对Stage的划分。...关联的唯一id，由于是递归的向前生成stage，所以最先生成的stage是最前面的stage，越往前的stageId就越小，即父Stage的id最小。...parents = new HashSet[Stage] // 当前Stage的所有parent Stage val visited = new HashSet[RDD[_]] // 已经访问过的...//Stage和id关联 updateJobIdStageIdMaps(firstJobId, stage) //跟新job所有的Stage stage } 怎么和newResultStage
形成DAG图后，遍历等待执行的stage列表，如果这个stage所依赖的父stage执行完了，它就可以执行了；否则还需要继续等待。...stage stage } DAGScheduler#submitStage private def submitStage(stage: Stage) { val jobId =...waitingStages(stage) && !runningStages(stage) && !...private def getMissingParentStages(stage: Stage): List[Stage] = { val missing = new HashSet[Stage...= stage match { case stage: ShuffleMapStage => s"Stage ${stage} is actually done;
虽然两级检测器取得了巨大的成功，但是单级检测器仍然是一种更加简洁和高效的方法，在训练过程中存在着两种众所周知的不协调，即正、负样本之间以及简单例子和困难例子之间...
在不使用文档类(document class)的情况下，直接在时间轴上写以下代码： trace("this->" + this,"，root->" + root,"，stage->" + stage);...-->",this==root); trace("this.stage==stage?...] ，stage->[object Stage] this==root?...--> true this.stage==stage?...--> true this.stage==stage?
触发的，因此一个Job包含一个Action和N个Transform操作； Stage：Stage是由于shuffle操作而进行划分的Task集合，Stage的划分是根据其宽窄依赖关系； Task：最小执行单元...和Stage 1互相没有依赖关系，因此可以并行，而Stage 2则是依赖于0和1的，因此会最后一个执行； Spark Web UI 下面通过Web UI来进一步查看Job、Stage、Task的关系；...上图表示该Job的运行时间线图，可以明显的看到Stage0和Stage1在时间上有大部分重叠，也就是并行进行，而Stage2是在Stage1结束后才开始，因为Stage0结束的更早，这里对于依赖关系的展示还是很明显的...上图是该Job对应的DAG可视化图，它是直接的对Stage以及Stage间的依赖关系进行展示，也验证了我们之前的分析，这里每个Stage还可以继续点进去； ?...上图中可以更清晰的看到，每个Stage中都包含10个Task，其实就是对应10个partition，对于Stage0和Stage1，他们都是在shuffle前的Stage，因此他们都有Shuffle Write
论文题目：Multi-Stage Prediction Networks for Data Harmonization (MICCAI19) 背景 由于图像采集缺乏标准化，数据协调（data harmonization
组件启动规则（Stage模型）启动组件是指一切启动或连接应用组件的行为：启动UIAbility、ServiceExtensionAbility、DataShareExtensionAbility，如使用
Spark中多个Stage的并发执行 先给结论： 没有相互依赖关系的Stage是可以并行执行的，比如union all 两侧的sql 存在依赖的Stage必须在依赖的Stage执行完成后才能执行下一个Stage...(stage: Stage): Unit = { //获取stage所属的active的JobId val jobId = activeJobForStage(stage) if...failedStages(stage)) { //获取该stage未提交的父stages，并按stage id从小到大排序，也就是stage是从后往前提交的 val missing...//若存在未提交的父stage, 依次提交所有父stage (若父stage也存在未提交的父stage, 则提交, 依次类推) for (parent <- missing) {...(stage: Stage): List[Stage] = { val missing = new HashSet[Stage] //未提交的stage val visited = new HashSet
航空图像中的目标检测是一项具有挑战性的任务，因为它缺乏可见的特征和目标的不同方向。目前，大量基于R-CNN框架的检测器在通过水平边界盒(HBB)和定向边界盒(O...
SSH: Single Stage Headless Face Detector ICCV2017 https://github.com/mahyarnajibi/SSH 本文的人脸检测算法走的是又快又好的路子...is designed to decrease inference time, have a low memory foot-print, and be scale-invariant， single-stage
： submitStage(finalStage) 来来来，接下来就是最核心的stage划分了： /** 从最后一个stage开始递归计算父stage */ private def submitStage...waitingStages(stage) && !runningStages(stage) && !...stage的时候是使用stack来进行实现的： //stage的划分核心代码 private def getMissingParentStages(stage: Stage): List[Stage]...这样就实现了stage的划分：对一个stage，如果它的最后一个rdd的所有依赖都是窄依赖，那么就不会创建任何新的stage；如果该stage宽依赖了某个rdd，那么就用宽依赖的那个rdd，创建一个新的...stage，然后立即将新的stage返回。
我们提出一种全卷积的单阶段目标检测器(FCOS)，以逐像素预测的方式解决目标检测问题，类似于语义分割。几乎所有最先进的目标探测器，如RetinaNet、SSD、...
上次在做内部培训的时候，我讲了这么一句： 一个Job里的Stage都是串行的，前一个Stage完成后下一个Stage才会进行。 显然上面的话是不严谨的。 看如下的代码： ?...Snip20160903_16.png 我们仔细分析下我们看到现象： 首先我们看到 Stage0,Stage 1 是同时提交的。...根据上面的代码，我们只有四颗核供Spark使用，Stage0 里的两个任务因为正在运行，所以Stage1 只能运行两个任务，等Stage0 运行完成后，Stage1剩下的两个任务才接着运行。...之后Stage2 是在Stage1 执行完成之后才开始执行，而Stage3是在Stage2 执行完成才开始执行。...现在我们可以得出结论了： Stage 可以并行执行的 存在依赖的Stage 必须在依赖的Stage执行完成后才能执行下一个Stage Stage的并行度取决于资源数 我么也可以从源码的角度解释这个现象：
首先构造了一个expanded_object_sizes_of_interest变量，对于每一个采样点，都需要有一个对应的sizes_of_interest。e...
这篇文章的目的是展示如何使用 Docker 的 multi-stage 来高效构建镜像。...Builder Pattern 的问题 Multi-stage 构建方式是什么？ 使用 Multi-stage 构建镜像 1..../WebApp/dist # RUN npm install for node js dependencies RUN npm install # copy index.js file COPY index.js...什么是 Multi-stage Build？...multi-stage 是 Docker 17.05 版本推出的构建方式，使用 multi-stage build 方式的话，可以使用多个 FROM 来构建每个阶段。
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