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Training
Ich verwende UR und ich frage mich, warum während es trainiert die meiste Zeit verwenden nur 4 Kerne, wenn 8 verfügbar istUniversalRecommender nicht nutzen alle verfügbaren Kerne während
Ausbildung meisten Zeit stecken in Job 17 "take at EsSpark.scala: 60" Stage45 "flatMap at Atb.scala: 234"
Kann jemand erklären, was genau es in dieser Phase tut und kann es alle 8 Kerne (nicht nur 4) verwenden?
Ich nehme an, es ist nicht genug RAM, weil es alle verfügbaren 64 G RAM, verwenden, aber wenn ich dies auf einem Cluster von Funken (2 Instanzen) die Situation nicht ändert, es auch 4 Kerne in Summe verwenden.
es kann, weil auf Spalttisch sein, auf 4 Teile: '16.11.11 11.37.19 INFO TableInputFormatBase: Input Split Länge: 8,5 G Bytes. 16/11/11 11:37:19 INFO TableInputFormatBase: Eingangsspaltlänge: 4,2 G Bytes. 16/11/11 11:37:19 INFO TableInputFormatBase: Eingangsspaltlänge: 1,3 G Bytes. 16/11/11 11:37:19 INFO TableInputFormatBase: Eingangsspaltlänge: 7.2 G Bytes.' Aber wie kann ich dieses Verhalten ändern? – Igor