MapReduce作業日誌與效能計數器深度解析
本文深入解析 Hadoop MapReduce 作業的執行日誌與效能計數器。內容首先闡述作業從提交至 YARN ResourceManager 到完成的生命週期,並解讀各階段進度日誌。接著,文章聚焦於作業計數器的分析,涵蓋檔案系統(HDFS)、任務啟動(數據局部性)、資源消耗(vcore-seconds 與
本文深入解析 Hadoop MapReduce 作業的執行日誌與效能計數器。內容首先闡述作業從提交至 YARN ResourceManager 到完成的生命週期,並解讀各階段進度日誌。接著,文章聚焦於作業計數器的分析,涵蓋檔案系統(HDFS)、任務啟動(數據局部性)、資源消耗(vcore-seconds 與
本文介紹如何使用 Ray Tune 進行機器學習模型的超引數調優,包含與 RLlib 和 Keras 的整合,以及 Ray Data 的資料處理技巧。同時,也探討了 Tune 的工作流程、客製化搜尋演算法、Dataset Pipelines 等進階功能,讓讀者能夠更有效地利用 Ray 生態系進行機器學習實驗。