Dominant Resource Fairness: Fair Allocation of Multiple Resource Types…
在Mesos和YARN中,都用到了dominant resource fairness算法(DRF),它不同于hadoop基于slot-based实现的fair scheduler和capacity scheduler,论文阅读:Dominant Resource Fairness: Fair Allocation of Multiple Resource Types .考虑在一个包括多种资源类型(主要考虑CPU和MEM)的系统的公平资源分配问题,其中不同用户对资源有不同的需求.为了解决这个问题…
BACKGROUND  1. Field  The embodiments of the disclosure generally relate to computer clusters, and more particularly to systems, methods, and devices for the efficient management of resources of computer clusters.  2. Description of the Related Art …
TN035: Using Multiple Resource Files and Header Files with Visual C++ This note describes how the Visual C++ resource editor supports multiple resource files and header files shared in a single project or shared across multiple projects and how you c…
原文地址:http://www.javacodegeeks.com/2013/07/spring-jta-multiple-resource-transactions-in-tomcat-with-atomikos-example.html In this tutorial we shall show you how to implement JTA multiple resource transactions in a Tomcat server, using Atomikos Transac…
http://www.byteslounge.com/tutorials/spring-jta-multiple-resource-transactions-in-tomcat-with-atomikos-example Spring JTA multiple resource transactions in Tomcat with Atomikos example 17 June 2013 By Gonçalo Marques   atomikos hibernate java jpa jta…
在项目开发的过程中 自己想把输出和一些想要内容输出到日志文件中,便于查看 但是在输入的过程中报了这样一个错误: file_put_contents(): supplied resource is not a valid stream resource 后来发现是自己的输入的变量类型是资源类型的...…
1.Hadoop YARN产生背景 源于MapReduce1.0 运维成本 如果采用“一个框架一个集群”的模式,则可能需要多个管理员管理这些集群,进而增加运维成本,而共享模式通常需要少数管理员即可完成多个框架的统一管理. 数据共享 随着数据量的暴增,跨集群间的数据移动不仅需花费更长的时间,且硬件成本也会大大增加,而共享集群模式可让多种框架共享数据和硬件资源,将大大减小数据移动带来的成本. 直接源于MRv1在几个方面的缺陷: 扩展性受限 单点故障 难以支持MR之外的计算 多计算框架各自为战,…
产生背景 直接源于MRv1在几个方面的缺陷 扩展性受限(NameNode,JobTracker设计为单一节点,内存容量有限) 单点故障 难以支持MR之外的计算 slot数目无法动态修改,Map slot,Reduce slot不能共享      优点: 将资源管理和作业控制分离,减小JobTracker压力 能够支持不同的计算框架 资源管理更加合理     缺点: 各个应用无法感知集群整体资源的使用情况,只能等待上层调度推送信息. 资源分配采用轮询.ResourceOffer机制(mesos),…
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