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…

Dominant Resource Fairness: Fair Allocation of Multiple Resource Types…

Hadoop集群中有三种作业调度算法,分别为FIFO,公平调度算法和计算能力调度算法 先来先服务(FIFO) Hadoop中默认的调度器FIFO,它先按照作业的优先级高低,再按照到达时间的先后选择被执行的作业. FIFO比较简单,hadoop中只有一个作业队列,被提交的作业按照先后顺序在作业队列中排队,新来的作业插入到队尾.一个作业运行完后,总是从队首取 下一个作业运行.这种调度策略的优点是简单.易于实现,同时也减轻了jobtracker的负担.但是它的缺点也是显然的,它对所有的作业都一视同仁,…

转自:http://blog.csdn.net/chen_jp/article/details/7983076 Hadoop集群中有三种作业调度算法,分别为FIFO,公平调度算法和计算能力调度算法 先来先服务(FIFO) FIFO比较简单,hadoop中只有一个作业队列,被提交的作业按照先后顺序在作业队列中排队,新来的作业插入到队尾.一个作业运行完后,总是从队首取下一个作业运行.这种调度策略的优点是简单.易于实现,同时也减轻了jobtracker的负担.但是它的缺点也是显然的,它对所有的作业都一…

一.经典MapReduce的作业运行机制 如下图是经典MapReduce作业的工作原理: 1.1 经典MapReduce作业的实体 经典MapReduce作业运行过程包含的实体: 客户端,提交MapReduce作业. JobTracker,协调作业的运行.JobTracker是一个Java应用程序,它的主类是JobTracker. TaskTracker,运行作业划分后的任务.TaskTracker是Java应用程序,它的主类是TaskTracker. 分布式文件系统(一般为HDFS),用来在其…

昨日内容回顾 1. 为什么要做前后端分离? - 前后端交给不同的人来编写,职责划分明确. - API (IOS,安卓,PC,微信小程序...) - vue.js等框架编写前端时,会比之前写jQuery更简单快捷. 2. 简述http协议? - 基于socket - 数据格式: "GET /index?name=123&age=19 http1.1\r\nhost:www.luffyciti.com\r\ncontent-type:application/json...\r\n\r\n&q…

最近几个星期一直在修改hadoop的计算能力调度算法,遇到了这样那样的问题. 我修改的版本是hadoop-0.20.2 第一步: 将hadoop的源码加载到eclipse中配置使用ant编译 第二步: 根据需要修改源码 第三步: 使用ant编译修改内容,这里要提醒的就是要保证编译平台的JDK和运行平台的JDK相同 ant编译的方法是:首先到$HadoopHome/src/contrib/capacity-scheduler目录下 直接输入ant就可以编译,编译成功后会提示生产的JAR文件在$Ha…

Apache YARN(Yet Another Resource Negotiator)是一个Hadoop集群资源管理系统.YARN是在Hadoop 2引入的,用以改善MapReduce的表现.但是它也足够胜任其它的分布式计算框架. YARN提供了一些能被请求调用的APIs,并处理集群资源.但是通常用户不会直接调用这些APIs,而是调用由分布计算框架提供的更高级别的APIs.这些更高级别的APIs基于YARN建立,并对用户隐藏了资源管理的细节.图4-1说明了这个情景,并显示了一些分布式计算框架(…

yarn FairScheduler 与 CapacityScheduler CapacityScheduler(根据计算能力调度) CapacityScheduler 允许多个组织共享整个集群, 每个组织可以获得集群的一部分计算能力.通过为每个组织分配专门的队列, 然后再为每个队列分配一定的集群支援, 这样整个集群就可以通过设置多个队列的方式给多个组织提供服务.此外, 队列内部又可以垂直划分, 这样一个组织内部的多个成员就可以共享该队列资源了, 在一个队列内部, 资源的调度采用的是FIFO(F…

YARN YARN是什么? YARN是一种新的 Hadoop 资源管理器,它是一个通用资源管理系统,可为上层应用提供统一的资源管理和调度,它的引入为集群在利用率.资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处. 如果没有YARN! 无法管理集群资源分配问题. 无法合理的给程序分配合理的资源. 不方便监控程序的运行状态及日志. 1 YARN概念 1.1 基本架构 ResourceManager 整个集群只有一个,负责集群资源的统一管理和调度 处理客户端请求,启动/监控ApplicationMaster…

(1)FIFO Scheduler 将所有的Applications放到队列中,先按照作业的优先级高低.再按照到达时间的先后,为每个app分配资源.如果第一个app需要的资源被满足了,如果还剩下了资源并且满足第二个app需要的资源,那么就为第二个app分配资源,and so on. 优点:简单,不需要配置. 缺点:不适合共享集群.如果有大的app需要很多资源,那么其他app可能会一直等待. 一个例子 上图的示例:有一个很大的job1,它先提交,并且占据了全部的资源.那么job2提交时发现没有资源…

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),…

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,…

YARN学习总结 前言 YARN(Yet Another Resource Manage,另一种资源协调者)是hadoop-0.23版本引入的的一个新的特性,可以说它是对原有Hadoop Mapreduce(Hadoop 1.0)架构的一种里程碑式的改革.它在整个Hadoop生态体系中负责资源管理和作业调度,支持各类分布式应用程序的执行. 本文档的大部分内容参考于Apache Hadoop 2.7.2--YARN官方网站,是对网站内容的翻译加上本人自己的理解,有些内容可能会因为本人的知识水平和英…

本文通过MetaWeblog自动发布,原文及更新链接:https://extendswind.top/posts/technical/hadoop_yarn_resource_scheduler 搜了一些博客,发现写得最清楚的还是<Hadoop权威指南>,以下内容主要来自<Hadoop The Definitive Guide> 4th Edition 2015.3. Hadoop YARN Scheduler 三个调度器 YARN提供了CapacityScheduler, Fai…

[摘要] Volcano 是基于 Kubernetes 的批处理系统,源自于华为云开源出来的.Volcano 方便 AI.大数据.基因.渲染等诸多行业通用计算框架接入,提供高性能任务调度引擎,高性能异构芯片管理,高性能任务运行管理等能力. 1      为什么K8S需要Volcano K8S自带的的资源调度器,有一个明显的特点是:依次调度每个容器.但在AI训练或者大数据,这种必须多个容器同时配合执行的情况下,容器依次调度是无法满足需要的.因为这些计算任务包含的容器们想要的是,要么同时都成功,要么…

[摘要] Volcano 是基于 Kubernetes 的批处理系统,源自于华为云开源出来的.Volcano 方便 AI.大数据.基因.渲染等诸多行业通用计算框架接入,提供高性能任务调度引擎,高性能异构芯片管理,高性能任务运行管理等能力. 1 为什么K8S需要Volcano K8S自带的的资源调度器,有一个明显的特点是:依次调度每个容器.但在AI训练或者大数据,这种必须多个容器同时配合执行的情况下,容器依次调度是无法满足需要的.因为这些计算任务包含的容器们想要的是,要么同时都成功,要么就都别执行…

mesos解决的问题 不同的分布式运算框架(spark,hadoop,ES,MPI,Cassandra,etc.)中的不同任务往往需要的资源(内存,CPU,网络IO等)不同,它们运行在同一个集群中,会相互干扰,为此,应该提供一种资源隔离机制避免任务之间由资源争用导致效率下降,考虑到资源利用率,运维成本,数据共享等因素,公司一般希望将所有这些框架部署到一个公共的集群中,让它们共享集群的资源,并对资源进行统一使用,这样,便诞生了资源统一管理与调度平台,典型的代表就是mesos和yarn. Mesos…

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能…

听过不少人在讨论 Mesos,然而并不是很明白 Mesos 到底能够解决什么问题,使用场景是怎样的,周伟涛(国内较早一批接触使用 Docker,Mesos 等技术的开发者)用一句话形容它, Mesos 能够管理每台机器的 CPU,内存等资源,让你像操纵单个资源池一样来操纵整个数据中心. 周伟涛,现数人科技(主要产品数人云,基于 Mesos 和 Docker 技术的云操作系统)云平台负责人,曾就职于国际开源解决方案供应商 Red Hat, 红帽认证工程师, Mesos Contributor,高级…

[摘要] Spark社区在2.3版本开始,已经可以很好的支持跑着Kubernetes上了.这样对于统一资源池,提高整体资源利用率,降低运维成本(特别是技术栈归一)有着非常大的帮助.这些趋势是一个大数据人不得不重视的信号,所以提前开始了解并考虑起来吧:-) 1      大数据邂逅云计算 相信玩Spark的你已经注意到最新的Spark版本已经支持不做任何修改可以直接跑在K8S上了,即以kubernetes容器集群作为Cluster Manager的实现.其实早在2017年底Spark 2.2版本开…

听过不少人在讨论 Mesos,然而并不是很明白 Mesos 到底能够解决什么问题,使用场景是怎样的,周伟涛(国内较早一批接触使用 Docker,Mesos 等技术的开发者)用一句话形容它, Mesos 能够管理每台机器的 CPU,内存等资源,让你像操纵单个资源池一样来操纵整个数据中心. 周伟涛,现数人科技(主要产品数人云,基于 Mesos 和 Docker 技术的云操作系统)云平台负责人,曾就职于国际开源解决方案供应商 Red Hat, 红帽认证工程师, Mesos Contributor,高级…

概述 Google的Borg系统是一个集群管理工具,在它上面运行着成千上万的job,这些job来自许许多多不同的应用,并且跨越多个集群,而每个集群又由大量的机器构成. Borg通过组合准入控制,高效的任务打包,超额负载以及基于进程级别性能隔离的机器共享从而实现高利用率.它支持那些高可用的应用,它们的运行时特性能够最小化错误恢复时间,它们的调度策略降低了相关错误发生的可能性.为了简化用户的使用,Borg提供了一个声明工作规范语言,名称服务一体化机制,实时job监控以及一系列用于分析和模拟系统行为的…

目的 此文档描写叙述了 FairScheduler, Hadoop 的一个可插入式的调度器.同意 YARN 应用在一个大集群中公平地共享资源. 简单介绍 公平调度是一种分配资源给应用的方法,以致到最后.平均上全部应用获得相等的资源.  Hadoop NextGen 可以调度多种类型的资源. 默认的, Fair Scheduler 仅以内存为基础作公平调度决策.可以用Ghodsi 等开发的 Dominant Resource Fairness 概念配置调度内存和CPU. 仅有一个应用执行时,这个应…

Google的大规模集群管理工具Borg 概述 Google的Borg系统是一个集群管理工具,在它上面运行着成千上万的job,这些job来自许许多多不同的应用,并且跨越多个集群,而每个集群又由大量的机器构成. Borg通过组合准入控制,高效的任务打包,超额负载以及基于进程级别性能隔离的机器共享从而实现高利用率.它支持那些高可用的应用,它们的运行时特性能够最小化错误恢复时间,它们的调度策略降低了相关错误发生的可能性.为了简化用户的使用,Borg提供了一个声明工作规范语言,名称服务一体化机制,实时j…

目的 此文档描写叙述了 FairScheduler, Hadoop 的一个可插入式的调度器,同意 YARN 应用在一个大集群中公平地共享资源. 简单介绍 公平调度是一种分配资源给应用的方法.以致到最后,平均上全部应用获得相等的资源.  Hadoop NextGen 可以调度多种类型的资源.默认的, Fair Scheduler 仅以内存为基础作公平调度决策.可以用Ghodsi 等开发的 Dominant Resource Fairness 概念配置调度内存和CPU.仅有一个应用执行时,这个应用使…

摘要 为了满足渲染.基因测序等计算密集型服务的需求,UCloud 推出了“计算工厂”产品,让用户可以快速创建大量的计算资源(虚拟机).该产品的背后,是一套基于 Mesos 的计算资源管理系统.本文简要介绍该系统的结构.Mesos 在 UCloud 的使用以及我们遇到的问题. 业务需求 我们的需求主要是两方面: 同时支持虚拟机和容器. 在“容器化”的浪潮下,为什么我们还需要支持虚拟机呢?首先,一些业务有严格的安全隔离要求,容器虽好,但还做不到和虚拟机同等级的隔离性.其次,一些业务程序不能运行在 L…

Apache Mesos能够成为最优秀的数据中心资源管理器的一个重要功能是面对各种类型的应用,它具备像交警一样的疏导能力.本文将深入Mesos的资源分配内部, 探讨Mesos是如何根据客户应用需求,平衡公平资源共享的.在开始之前,如果读者还没有阅读这个系列的前序文章,建议首先阅读它们.第一篇是Mesos的概述,第二篇是两级架构的说明,第三篇是数据存储和容错. 我们将探讨Mesos的资源分配模块,看看它是如何确定将什么样的资源邀约发送给具体哪个Framework,以及在必要时如何回收资源.让我们先…

参考资料: http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/FairScheduler.html http://han-zw.iteye.com/blog/2322189 (转载其部分内容) 1.介绍2.队列分层3.配置3.1配置yarn-site.xml3.2 Allocation file格式3.3 队列访问控制列表4.管理4.1 运行时修改配置4.2通过web UI进行监控4.3队列间移动应用程序 1.介…

欢迎添加华为云小助手微信(微信号:HWCloud002 或 HWCloud003),输入关键字"加群",加入华为云线上技术讨论群:输入关键字"最新活动",获取华为云最新特惠促销.华为云诸多技术大咖.特惠活动等你来撩! 作者:TommyLike 序: 在今年6月上海的KubeCon2019上,作为开源领域的积极贡献者和推进者,华为云开源了面向高性能计算的云原生批量计算平台--Volcano,寄寓助力企业算力像火山一样爆发.该项目是基于华为云容器平台大规模高性能计算应用…