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) && !...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...： //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] = { //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;
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?
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...
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
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
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
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 stage: Stage): List[Stage] = { val missing = new HashSet[Stage] //未提交的stage val visited = new HashSet
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
： 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。
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
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、...
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...
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：
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
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