·Greedy Bubble:在可用的资源(集群规模,quota 等)受限,一个大规模作业无法实现 gang scheduling 时,如果用户对资源利用率不敏感,唯一的目标是尽快 跑完一个大规模作业。这种情况下,可以实现基于可用计算节点数目,实施 greedy 的 bubble 切割的策略, 尽量切出大的 bubble;
·Efficient Bubble:在作业的运行过程中,节点间的运算可能存在天然的 barrier (比如 sort 运算, 建 hash 表等等)。如果把两个通过 barrier 边连接的节点切到一个 bubble 中,虽然作业 e2e 性能上还是会有调度overhead 降低等带来的提升,但是因为数据无法完全 pipeline 起来,资源的利用率达不到最高。 那么在对资源的利用率较为敏感时,可以避免 bubble 内部出现 barrier 边。这同样是计算引擎可以根据执行计划做出决定的。
以上内容摘自《“伏羲”神算》电子书,点击https://developer.aliyun.com/topic/download?id=873
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