We currently apply partial DAG exec

We currently apply partial DAG execution at blocking “shuffle"
operator boundaries where data is exchanged and repartitioned,
since these are typically the most expensive operations in Shark. By
default, Spark materializes the output of each map task in memory
before a shuffle, spilling it to disk as necessary. Later, reduce tasks
fetch this output.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เรากำลังใช้การดำเนินการพื้นที่บางส่วนในบล็อก "สลับ"ขอบเขตการดำเนินการที่ข้อมูลเป็นการแลกเปลี่ยน และ repartitionedเนื่องจากโดยทั่วไปเหล่านี้มีการดำเนินงานที่แพงที่สุดในปลาฉลาม โดยเริ่มต้น หัวเทียน materializes ราคาผลผลิตของงานแต่ละแผนงานในหน่วยความจำก่อนที่จะสลับการ ออกให้ดิสก์ตามความจำเป็น ภายหลัง ลดงานนำผลลัพธ์นี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ขณะนี้เราใช้การดำเนินการ DAG บางส่วนที่ปิดกั้น "สับ"
ขอบเขตของผู้ประกอบการที่ข้อมูลมีการแลกเปลี่ยนและ repartitioned,
ตั้งแต่เหล่านี้มักจะมีการดำเนินงานที่แพงที่สุดในฉลาม.
โดยค่าเริ่มต้นจุดประกายmaterializes
การส่งออกของแต่ละงานแผนที่ในหน่วยความจำก่อนที่จะสับหกมันไปยังดิสก์ตามความจำเป็น.
ต่อมาลดงานสามารถดึงข้อมูลการส่งออกนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ขณะนี้เราใช้บางส่วนวันประหารที่บล็อก " สับเปลี่ยน "
) เขตแดนที่เป็นข้อมูลแลกเปลี่ยนและ repartitioned
, ตั้งแต่เหล่านี้มักจะมีการดำเนินการที่แพงที่สุดในปลาฉลาม โดย
เริ่มต้นจุดประกาย materializes ผลผลิตของแต่ละงานในแผนที่หน่วยความจำ
ก่อนสับเปลี่ยนเกินไปยังดิสก์ที่จำเป็น ต่อมา ลดงาน
ดึงออกนี้