6、YARN资源管理器的进展

YARN资源管理器的进展

1. YARN架构概述

YARN采用集中式架构,由单个逻辑组件资源管理器(RM)为提交到集群的作业分配资源。RM处理的资源请求具有通用性,而每个应用程序所需的特定调度逻辑封装在应用程序主节点(AM)中,任何框架都可以实现AM,这使得YARN能够使用相同的RM组件支持广泛的应用程序。

YARN的主要组件如下:
- 节点管理器(NM) :运行在集群的每个工作节点上,负责监控主机节点的资源可用性、报告故障以及管理容器的生命周期(如启动、监控、暂停和终止容器)。
- 资源管理器(RM) :运行在专用机器上,在各种竞争应用程序之间仲裁资源。为实现高可用性,可以使用多个RM,其中一个为主RM。NM定期向RM报告其状态,RM - NM通信基于心跳机制以实现可扩展性。RM还维护所有应用程序的资源请求(应用程序状态)。调度器根据集群的全局视图、应用程序需求、资源可用性、调度优先级和共享策略(如公平性),在应用程序请求和机器之间进行匹配,并将称为容器的资源租约分配给应用程序。YARN包含公平调度器和容量调度器两种调度器实现。
- 应用程序主节点(AM) :是作业的协调器,每个提交的作业实例化一个AM,负责管理作业的整个生命周期,包括动态增加和减少资源消耗、管理执行流程以及处理故障。AM可以运行用任何编程语言编写的任意用户代码。

作业通过YARN客户端协议提交给RM,并经过准入控制阶段,在此期间会验证安全凭证并执行各种操作和管理检查。AM通过心跳机制使用AM服务接口向RM发出资源请求,当调度器为AM分配资源时,RM会为该资源生成租约,

本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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