原创翻译,转载请注明出处. 分层调度器的时机主要体现在TX侧,正好在传递报文之前.它的主要目的是在每个网络节点按照服务级别协议来对不同的流量分类和对不同的用户的报文区分优先级并排序. 一.概述分层调度器跟以前使用网络处理器实现的每条流或一组流的报文队列和调度的流量管理器很相似.它看起来像在传输之前的一个临时存储了很大数量报文的缓冲区(入队操作).当网卡TX请求更多报文去发送的时候,这些报文递交给网卡TX的预定义的SLA的报文选择逻辑模块之后会删除.(出队操作). 分层调度器对大数量的报文队列做了…

原创翻译,转载请注明出处. 下面是一个支持Qos的复杂报文处理流水线的图: 流水线是通过DPDP可重用的软件库构建出来的.在流水线里实现QoS主要是如下模块:policer,dropper,shceduler.下面是这些模块的功能性描述. # 模块 功能描述  1  Packet I/O Rx&Tx  从网卡端口接收/发送报文,Intel 1/10GbE轮询模式(PMD)  2  Packet parser  确定报文的协议栈,检查报文头的完整性  3  Flow classification…

LTE用户文档 (如有不当的地方,欢迎指正!) 5 配置 LTE MAC 调度器   这里有几种 LTE MAC 调度器用户可以选择.使用下面的代码定义调度器的类型: Ptr<LteHelper> lteHelper = CreateObject<LteHelper> (); lteHelper->SetSchedulerType ("ns3::FdMtFfMacScheduler"); // FD-MT scheduler lteHelper->S…

前言:为了研究需要,将Capacity Scheduler和Fair Scheduler的原理和代码进行学习,用两篇文章作为记录.如有理解错误之处,欢迎批评指正. 容量调度器(Capacity Scheduler)是Yahoo公司开发的多用户调度器.多用户调度器的使用场景很多,根据资料1的说法,Hadoop集群的用户量越来越大,不同用户提交的应用程序具有不同的服务质量要求(QoS): 1. 批处理作业:耗时较长,对完成时间没有严格要求.如数据挖掘.机器学习等应用. 2. 交互式作业:期望及时返回…

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…

本文翻译自 http://hadoop.apache.org/docs/r2.8.0/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/CapacityScheduler.html 和http://hadoop.apache.org/docs/r2.8.0/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ReservationSystem.html 1.目的 本文主要描述容量调度器,它是一个可拔插的插件,负责为所有的应用按照特定的限制分配资源. 2.概览 cs(译注:为了便于写…

理想情况下,我们应用对Yarn资源的请求应该立刻得到满足,但现实情况资源往往是有限的,特别是在一个很繁忙的集群,一个应用资源的请求经常需要等待一段时间才能的到相应的资源.在Yarn中,负责给应用分配资源的就是Scheduler.其实调度本身就是一个难题,很难找到一个完美的策略可以解决所有的应用场景.为此,Yarn提供了多种调度器和可配置的策略供我们选择. 一.调度器的选择 在Yarn中有三种调度器可以选择:FIFO Scheduler ,Capacity Scheduler,FairSchedu…

一.Linux 调度器   Linux中进程调度器已经经过很多次改进了,目前核心调度器是在CFS(Completely Fair Scheduler),从2.6.23开始被作为默认调度器.用作者Ingo Molnar的话讲,CFS在真实的硬件上模拟了完全理想的多任务处理器.也就是说CFS试图仿真CPU.理想.精确的多任务CPU是一个可以同时并行执行多个进程的硬件CPU,给每个进程分配等量的处理器功率(并非时间).如果只有一个进程执行,那么它将获得100%的处理器功率,两个进程就是50%,依次平均…

摘要:对于Spark用户而言,借助Volcano提供的批量调度.细粒度资源管理等功能,可以更便捷的从Hadoop迁移到Kubernetes,同时大幅提升大规模数据分析业务的性能. 2022年6月16日,Apache Spark 3.3版本正式发布,其中<Support Customized Kubernetes Schedulers>作为Spark 3.3版本的重点(Highlight)特性,其关键能力是从框架层面支持定制化的Kubernetes度器,并且将Volcano作为Spark on…

试想一下,你现在所在的公司有一个hadoop的集群.但是A项目组经常做一些定时的BI报表,B项目组则经常使用一些软件做一些临时需求.那么他们肯定会遇到同时提交任务的场景,这个时候到底如何分配资源满足这两个任务呢?是先执行A的任务,再执行B的任务,还是同时跑两个? 如果你存在上述的困惑,可以多了解一些yarn的资源调度器. 在Yarn框架中,调度器是一块很重要的内容.有了合适的调度规则,就可以保证多个应用可以在同一时间有条不紊的工作.最原始的调度规则就是FIFO,即按照用户提交任务的时间来决定哪个…