kube-scheduler 调度调优】的更多相关文章

文章转载自:https://www.kuboard.cn/learning/k8s-advanced/schedule/tuning.html kube-scheduler 是 Kubernetes 中的默认调度器.负责为 Pod 在集群中选择合适的节点. 集群中能够满足某一个 Pod 的资源需求的节点,我们称其为 可选节点(feasible node).调度器在执行调度时,执行的步骤如下: 1.找出该 Pod 的所有 可选节点 2.按照某种方式对每一个 可选节点 评分 3.选择评分最高的 可选…
1.课程环境 本课程涉及的技术产品及相关版本: 技术 版本 Linux CentOS 6.5 Java 1.7 Hadoop2.0 2.6.0 Hadoop1.0 1.2.1 Zookeeper 3.4.6 CDH Hadoop 5.3.0 Vmware 10 Hive 0.13.1 HBase 0.98.6 Impala 2.1.0 Oozie 4.0.0 Hue 3.7.0 2.内容简介 本教程针对有一定Hadoop基础的学员,深入讲解如下方面的内容: 1.Hadoop2.0高阶运维,包括H…
调度算法: mapreduce当有很多的作业在执行的时候,是按照什么顺序去执行的? 调度算法顺序需要关注: 1.提高作业的吞吐量. 2.要考虑优先级. 三种调度器:如果作业跑不完,并且机器资源利用率比较低,这时候就可以考虑这些东西 1.FifoScheduler,默认的调度算法,先进先出的方式处理应用,只有一个队列可提交应用,没有应用优先级可以配置. 2.CapacityScheduler,容量调度器.多队列的,依靠作业,如果需求资源少了,优先级就会高一些,需求资源多了,优先级就会低一些. 3.…
作者:林冠宏 / 指尖下的幽灵 掘金:https://juejin.im/user/587f0dfe128fe100570ce2d8 博客:http://www.cnblogs.com/linguanh/ GitHub : https://github.com/af913337456/ 腾讯云专栏: https://cloud.tencent.com/developer/user/1148436/activities 前序 正确地认识 G , M , P 三者的关系,能够对协程的调度机制有更深入…
摘自:http://www.cnblogs.com/Amaranthus/archive/2012/03/07/2383551.html 研究cpu压力工具 perfom SQL跟踪 性能视图 cpu相关的wait event Signal wait time SOS_SCHEDULER_YIELD等待 CXPACKET等待 CMEMTHREAD等待 调度队列 cpu密集型查询 高CPU使用率的创建几种状况 miss index 统计数据丢失 非SARG谓词 隐式类型转化 参数探测器 ad ho…
1. IO处理过程 磁盘IO经常会成为系统的一个瓶颈,特别是对于运行数据库的系统而言.数据从磁盘读取到内存,在到CPU缓存和寄存器,然后进行处理,最后写回磁盘,中间要经过很多的过程,下图是一个以write为例的 Linux 磁盘IO子系统的架构: 可以看到IO操作分成了四个层面: 1)文件系统缓存:处理数据必须先从磁盘读到缓存,然后修改,然后刷会磁盘.缓存的刷新涉及到两个参数:vm.dirty_background_ratio.vm.dirty_ratio.还有刷新写回时,使用到 bio 结构,…
Linux优化之IO子系统 作为服务器主机来讲,最大的两个IO类型 : 1.磁盘IO 2.网络IO 这是我们调整最多的两个部分所在 磁盘IO是如何实现的 在内存调优中,一直在讲到为了加速性能,linux内核一般情况下都会尝试将磁盘上的慢速设备上的文件缓存至内存中,从而达到加速效果; 虚拟内存的概念: 读写都在内存中完成,当某一进程在cpu运行的时候,进程要访问自己地址空间中的某一内存页,当进程需要访问页面中的数据,而这个页面最终是要对应在物理内存中的某个物理页面,而进程只能看到自己的线性地址空间…
一.内存调优 内核关于内存的选项都在/proc/sys/vm目录下.   1.pdflush,用于回写内存中的脏数据到硬盘.可以通过 /proc/sys/vm/vm.dirty_background_ratio调整.   首先查看这个值默认应该是10.   [root@server-mysql ~]# cat /proc/sys/vm/dirty_background_ratio 这个值是一个阀值,说明如果内存中的脏数据达到系统总内存的10%时,那么pdflush进程就会启动,将内存中的脏数据写…
Hive默认使用的计算框架是MapReduce,在我们使用Hive的时候通过写SQL语句,Hive会自动将SQL语句转化成MapReduce作业去执行,但是MapReduce的执行速度远差与Spark.通过搭建一个Hive On Spark可以修改Hive底层的计算引擎,将MapReduce替换成Spark,从而大幅度提升计算速度.接下来就如何搭建Hive On Spark展开描述. 注:本人使用的是CDH5.9.1,使用的Spark版本是1.6.0,使用的集群配置为4个节点,每台内存32+G,…
当你开始编写 Apache Spark 代码或者浏览公开的 API 的时候,你会遇到各种各样术语,比如transformation,action,RDD(resilient distributed dataset) 等等. 了解到这些是编写 Spark 代码的基础. 同样,当你任务开始失败或者你需要透过web界面去了解自己的应用为何如此费时的时候,你需要去了解一些新的名词: job, stage, task.对于这些新术语的理解有助于编写良好 Spark 代码.这里的良好主要指更快的 Spark…