---
metadata:
  - name: generator
    content: Diplodoc Platform v5.50.6
alternate:
  - https://ytsaurus.tech/docs/en/user-guide/data-processing/operations/job-collectives.md
  - https://ytsaurus.tech/docs/ru/user-guide/data-processing/operations/job-collectives.md
---
> **Documentation Index:** Fetch the complete configuration index at https://ytsaurus.tech/docs/ru/llms.txt

<!-- source: ru/_includes/user-guide/data-processing/operations/job-collectives.md -->
# Коллективы джобов

Коллективы джобов — это механизм, позволяющий запускать несколько джобов для обработки одной порции данных. Это полезно, когда для выполнения вычислений требуется несколько процессов, работающих совместно — например, при распределённых вычислениях на GPU или при параллельной обработке данных несколькими джобами, когда они не могут быть обработаны одним джобом.

О том, как включить коллективы джобов в операции, написано в разделе [Настройка](#configuration).

## Основная идея { #concept }

**Операции с коллективами джобов работают так же, как и обычные операции, за одним исключением: каждая порция данных обрабатывается не одним джобом, а коллективом из нескольких джобов.**

Это означает, что:
- Нарезка на джобы происходит ровно так же, как и в обычных операциях. (В частности, для пользователя это означает, что конфигурировать нарезку в спеке операции с коллективами джобов можно точно так же, как и в обычных операциях.)
- С точки зрения потока данных операции, коллектив выглядит как один джоб: он получает одну порцию входных данных и производит одну порцию выходных данных.

{% note info "Примечание" %}

Коллективы джобов — это не то же самое, что [Gang-операции](https://ytsaurus.tech/docs/ru/user-guide/data-processing/operations/vanilla.md#gang-operations). Gang-операции перезапускают **все** джобы операции при перезапуске любого нерезервного джоба, тогда как коллективы джобов перезапускают только джобы внутри **одного** коллектива (который обрабатывает отдельную порцию данных).

{% endnote %}

## Сценарии использования { #use-cases }

### Распределённые вычисления на GPU

Типичный сценарий — обработка данных с использованием нескольких GPU. Master-джоб читает данные и распределяет их между slave-джобами, каждый из которых выполняет вычисления на своём GPU.

### Параллельная обработка с агрегацией

Slave-джобы выполняют параллельные вычисления, результаты которых master-джоб агрегирует и записывает в выходную таблицу.

## Когда стоит использовать Gang-операции, а когда — операции с коллективами джобов? { #when-to-use }

[Gang-операции](https://ytsaurus.tech/docs/ru/user-guide/data-processing/operations/vanilla.md#gang-operations) — это разновидность Vanilla-операций, поэтому в случае, когда требуется запустить операцию другого типа, подойдут только операции с коллективом джобов.
В случае, когда нужна Vanilla-операция, можно использовать как Gang-операции, так и Vanilla-операции с коллективом джобов. Разница будет заключаться в некоторых деталях:
- Gang-операции дают больше гарантий (которые, в частности, позволяют сделать перезапуск коллектива более оптимальным) (см. [Перезапуск Gang-операций](https://ytsaurus.tech/docs/ru/user-guide/data-processing/operations/vanilla.md#gang-operation-restart)).
- В отличие от Gang-операций, операции с коллективами джобов не поддерживают резервные джобы (см. [Резервные джобы в Gang-операциях](https://ytsaurus.tech/docs/ru/user-guide/data-processing/operations/vanilla.md#reserved-jobs)).
- Операции с коллективами джобов, в отличие от Gang-операций, могут иметь выходные таблицы (см. [Ограничения Gang-операций](https://ytsaurus.tech/docs/ru/user-guide/data-processing/operations/vanilla.md#gang-operation-limitations)).

## Структура коллектива { #structure }

Коллектив состоит из нескольких джобов, совместно обрабатывающих одну порцию данных. Каждому джобу в коллективе присваивается **ранг** — целое число от 0 до `size - 1`, где `size` — размер коллектива.

* **Master-джоб** (ранг 0) — читает входные данные и пишет результаты в выходные таблицы. С точки зрения системы, именно master-джоб представляет коллектив во взаимодействии с потоком данных операции.
* **Slave-джобы** (ранги 1, 2, ...) — вспомогательные джобы, которые не имеют доступа к входным/выходным потокам данных операции. Они выполняют вычисления и обмениваются данными с master-джобом по сети.

## Жизненный цикл коллектива { #lifecycle }

1. Когда контроллер-агент решает обработать очередную порцию данных, вместо одного джоба он создаёт коллектив из нескольких джобов.
2. Master-джоб получает входные данные через `stdin` (для операций Map/Reduce/MapReduce) точно так же, как это делал бы обычный джоб.
3. Все джобы коллектива могут взаимодействовать между собой по сети, используя `YT_COLLECTIVE_ID` для идентификации.
4. Только master-джоб может писать выходные данные.
5. Коллектив считается успешно завершённым, когда master-джоб завершился успешно. Это означает, что если slave-джобы завершатся неуспешно после комплита master-джоба (с точки зрения контроллер-агента), данные всё равно считаются обработанными.

## Обработка сбоев { #failure-handling }

При неуспешном завершении (fail или abort) любого джоба в коллективе (в случае, если до этого master-джоб ещё не покомплитился):

* Все остальные джобы этого коллектива абортятся.
* Коллектив перезапускается целиком — так же, как перезапускался бы обычный джоб.
* Другие коллективы операции продолжают работать независимо.

## Поддерживаемые операции { #supported-operations }

Коллективы джобов поддерживаются во всех операциях с пользовательским кодом:

| Операция | Где указывать `collective_options` |
|----------|-----------------------------------|
| [Map](map.md) | В спецификации `mapper` |
| [Reduce](reduce.md) | В спецификации `reducer` |
| [MapReduce](mapreduce.md) | В спецификации `mapper`, `reducer` или `reduce_combiner` |
| [Vanilla](vanilla.md) | В спецификации таска |

## Переменные окружения { #environment-variables }

В джобах коллектива доступны следующие переменные окружения:

| Переменная | Описание |
|------------|----------|
| `YT_COLLECTIVE_MEMBER_RANK` | Ранг джоба в коллективе (0 для master-джоба, 1, 2, ... для slave-джобов) |
| `YT_COLLECTIVE_ID` | Уникальный идентификатор коллектива (сейчас совпадает с `job_id` master-джоба, но это свойство не гарантируется и может в дальнейшем поменяться) |

Эти переменные позволяют джобам:
- Определить свою роль в коллективе.
- Найти друг друга для сетевого взаимодействия.
- Координировать работу между собой.

## Настройка { #configuration }

Для включения коллективов джобов нужно добавить параметр `collective_options` в спецификацию джоба:

```yaml
{
  collective_options = {
    size = 2;  # Количество джобов в коллективе
  };
}
```

### Параметры collective_options

| Параметр | Тип | Описание |
|----------|-----|----------|
| `size` | int | Количество джобов в коллективе. Должен быть больше 1. |

## Примеры спецификации { #examples }

### Vanilla-операция с коллективами джобов

В этом примере запускается Vanilla-операция с коллективом из 2 джобов. Master-джоб (ранг 0) пишет результат в выходную таблицу, а slave-джоб (ранг 1) ничего не делает.

```yaml
{
  tasks = {
    worker = {
      job_count = 1;
      output_table_paths = ["//tmp/output"];
      format = "yson";
      command = "if [ \"$YT_COLLECTIVE_MEMBER_RANK\" == 0 ]; then echo '{result=42}'; fi";
      collective_options = {
        size = 2;
      };
      close_stdout_if_unused = %true;
    };
  };
}
```

### Map-операция с коллективами джобов

```yaml
{
  mapper = {
    command = "if [ \"$YT_COLLECTIVE_MEMBER_RANK\" == 0 ]; then cat; fi";
    collective_options = {
      size = 2;
    };
    close_stdout_if_unused = %true;
  };
}
```

### MapReduce-операция с коллективами джобов

В этом примере коллективы джобов используются на всех стадиях MapReduce-операции: mapper, reduce_combiner и reducer.

```yaml
{
  mapper = {
    command = "if [ \"$YT_COLLECTIVE_MEMBER_RANK\" == 0 ]; then cat; fi";
    collective_options = {
      size = 2;
    };
    close_stdout_if_unused = %true;
  };
  reduce_combiner = {
    command = "if [ \"$YT_COLLECTIVE_MEMBER_RANK\" == 0 ]; then cat; fi";
    collective_options = {
      size = 2;
    };
    close_stdout_if_unused = %true;
  };
  reducer = {
    command = "if [ \"$YT_COLLECTIVE_MEMBER_RANK\" == 0 ]; then cat; fi";
    collective_options = {
      size = 2;
    };
    close_stdout_if_unused = %true;
  };
  force_reduce_combiners = %true;
}
```

## Ограничения { #limitations }

* **Несовместимость с gang_options**: Коллективы джобов нельзя использовать вместе с [Gang-операциями](https://ytsaurus.tech/docs/ru/user-guide/data-processing/operations/vanilla.md#gang-operations). При попытке указать оба параметра операция завершится с ошибкой.

* **Вывод данных только из master-джоба**: Только master-джоб (ранг 0) может писать в выходные таблицы.

  {% note tip %}

  Используйте опцию `close_stdout_if_unused = %true` в спецификации джоба, чтобы явно закрыть `stdout` для slave-джобов и избежать случайной записи.

  {% endnote %}

* **Прерывание джобов**: Прервать (interrupt) можно только master-джоб. Попытка прервать slave-джоб приводит к его аборту с последующим перезапуском коллектива.

## См. также { #see-also }

* [Gang-операции](https://ytsaurus.tech/docs/ru/user-guide/data-processing/operations/vanilla.md#gang-operations)
* [Операция Map](https://ytsaurus.tech/docs/ru/user-guide/data-processing/operations/map.md)
* [Операция Reduce](https://ytsaurus.tech/docs/ru/user-guide/data-processing/operations/reduce.md)
* [Операция MapReduce](https://ytsaurus.tech/docs/ru/user-guide/data-processing/operations/mapreduce.md)
* [Операция Vanilla](https://ytsaurus.tech/docs/ru/user-guide/data-processing/operations/vanilla.md)
<!-- endsource: ru/_includes/user-guide/data-processing/operations/job-collectives.md -->