- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏牛肉圆粉不加葱
DAGScheduler划分stage划分stage源码剖析
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。
1K30发布于 2018-08-24 - 来自专栏牛肉圆粉不加葱
DAGScheduler提交stage
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
33820发布于 2018-08-24 - 来自专栏ClickHouse
Spark RDD -> Stage Task
,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
37861编辑于 2023-07-21 - 来自专栏Spark生态圈
DAGScheduler 提交stage源码解析
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。
79530发布于 2018-09-04 - 来自专栏Spark生态圈
DAGScheduler划分stage源码解析
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
1K20发布于 2018-09-04 - 来自专栏xingoo, 一个梦想做发明家的程序员
Spark Stage切分 源码剖析——DAGScheduler
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;
1.6K80发布于 2018-01-17 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
Gradient Harmonized Single-stage Detector
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数量上的巨大差异。在这项工作中，我们首先指出，这两个不和谐的本质影响可以用梯度的形式来概括。此外，我们提出了一种新的梯度协调机制(GHM)来对冲不协调。GHM背后的原理可以很容易地嵌入到交叉熵(CE)等分类损失函数和smooth l1 (SL1)等回归损失函数中。为此，我们设计了两种新的损失函数GHM-C和GHM-R来平衡梯度流，分别用于anchor分类和bounding box细化。MS COCO的消融研究表明，无需费力的超参数调整，GHM-C和GHM-R都可以为单级探测器带来实质性的改进。在没有任何附加条件的情况下，该模型在COCO test-dev set上实现了41.6 mAP，比目前最先进的Focal Loss(FL) + SL1方法高出0.8。
1.5K10编辑于 2022-09-04 - 来自专栏菩提树下的杨过
as3: this,stage,root的测试
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?
54060发布于 2018-01-23 - 来自专栏尼莫的AI小站
Spark Job-Stage-Task实例理解
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
1.1K41发布于 2020-09-21 - 来自专栏基于深度学习的图像增强
Multi-Stage Prediction Networks for Data Harmonization
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
80530发布于 2020-06-03 - 来自专栏腾讯云TVP
The Three-Stage Scaling Laws Large Language Models
The Three-Stage Scaling Laws Large Language ModelsMr. What about the test time scaling in the final inference stage? feature that doesn't require changing the model—it changes the interaction method during the inference stage searched in real-time—processing all this takes time.For both reinforcement learning in the post-training stage of reasoning models and the investment in test time compute during the inference stage, the scaling
24610编辑于 2025-03-03 - 来自专栏鸿蒙开发笔记
HarmonyOS 鸿蒙组件启动规则（Stage模型）
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
50910编辑于 2024-07-12 - 来自专栏数据仓库践行者
SparkSql中多个Stage的并发执行
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
2.1K10编辑于 2022-11-25 - 来自专栏机器学习、深度学习
人脸检测--SSH: Single Stage Headless Face Detector
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
2.3K50发布于 2018-01-03 - 来自专栏大数据-数据人生
Spark DAGScheduler源码解读1-stage划分
： 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。
59740发布于 2020-03-31 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection
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、YOLOv3和Faster R-CNN，都依赖于预定义的锚盒。相比之下，我们提出的探测器FCOS是Anchor Free，以及proposal自由。通过消除预定义的锚盒集合，FCOS完全避免了与锚盒相关的复杂计算，例如在训练过程中计算IoU。更重要的是，我们还避免了所有与锚盒相关的超参数，这些超参数通常对最终检测性能非常敏感。通过唯一的后处理非最大抑制(NMS)，使用ResNeXt-64x4d-101的FCOS在单模型和单尺度测试下，AP达到44.7%，超越了以往单阶段检测器。我们首次演示了一个更简单、更灵活的检测框架，从而提高了检测精度。我们希望所提出的FCOS框架可以作为许多其他实例级任务的简单而强大的替代方案。
3.4K20编辑于 2022-09-03 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
IENet: Interacting Embranchment One Stage Anchor Free Detector
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(OBB)预测目标方面取得了显著进展。然而，单级无锚解仍然存在开放空间。提出了一种基于逐像素预测检测器的航空图像定向目标单级无锚检测器。我们通过开发一个具有自我注意机制的分支交互模块来融合来自分类和框回归分支的特征，从而使它成为可能。在角度预测中采用几何变换，使预测网络更易于管理。我们还引入了一种比正多边形借条更有效的借条损耗来检测OBB。在DOTA和HRSC2016数据集上对所提出的方法进行了评估，结果表明，与最先进的检测器相比，我们所提出的IENet具有更高的OBB检测性能。
2K10编辑于 2022-09-02 - 来自专栏我爱计算机视觉
人大提出新模型，将Two Stage的Video Paragraph Captioning变成One Stage，性能却没下降
视频段落字幕（Video paragraph captioning）的目的是在未修剪的视频中描述多个事件。现有的方法主要通过事件检测和事件字幕两个步骤来解决问题。这种二阶段的方式使生成的段落的质量高度依赖于事件建议（event proposal）检测的准确性，然而事件建议检测也是一项具有挑战性的任务。
97550发布于 2021-09-03 - 来自专栏潇湘信安
CS免杀-实现shellcode拉取stage
当我网上查资料发现，原来CS生成的shellcode是使用wininet库实现的加载器，用来下载对应的stage(Beacon)，并将stage注入到内存中去。 看到这就懂了，就是我们的加载器加载了一个shellcode写的加载器，用来拉取CS的stage，典型套娃啊。 源码 ---- 但是这里的访问stage不是随便访问的。 CS客户端会判断我们的请求，请求正确才会返回给我们stage数据。 看一下CS的源码啊 在CS的源码中，会根据访问的URI,经过一系列操作checksum8()是否等于92或93来判断访问。 exe文件，一个32位，一个64位 可以看到URI为/trF4时CS判断为32位，为/Ln5r时判断为64位 这样访问http://192.168.10.1:8989/Ln5r就会返回给我们64位的stage (Beacon) 加载器 ---- 这样我们可以通过py将stage写入内存实现CS上线 import ctypes import requests headers = { 'User-Agent
2K40发布于 2021-04-29 - 来自专栏祝威廉
Spark 多个Stage执行是串行执行的么？
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：
1.5K40发布于 2018-08-27
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号