目前得分布式系统中,对于资源管理都采用动态资源划分来取代静态资源划分.它有如下好处: 集群资源利用率高 增加数据共享能力,可以多种计算框架公用一份分布式存储数据. 资源管理抽象模型 概念模型 常见得资源主要是CPU,内存,网络资源,磁盘IO.主要概念模型有3类:资源组织模型,调度策略,任务组织模型.不同的资源管理平台主要就是这三点不同: 通用架构 每台节点上都会配置节点管理器,不断像资源收集器汇报本机资源使用情况,并负责容器得管理动作. 调度器,由资源收集器和调度策略两部分组成. 资源调度器设计…

Apache Hadoop 是最流行的大数据处理工具之一.它多年来被许多公司成功部署在生产中.尽管 Hadoop 被视为可靠的.可扩展的.富有成本效益的解决方案,但大型开发人员社区仍在不断改进它.最终,2.0 版提供了多项革命性功能,其中包括 Yet Another Resource Negotiator (YARN).HDFS Federation 和一个高度可用的 NameNode,它使得 Hadoop 集群更加高效.强大和可靠.在本文中,将对 YARN 与 Hadoop 中的分布式处理层的…

XLearning - 深度学习调度平台 软件简介 XLearning **** 是奇虎 360 开源的一款支持多种机器学习.深度学习框架调度系统.基于 Hadoop Yarn 完成了对TensorFlow.MXNet.Caffe.Theano.PyTorch.Keras.XGBoost 等常用框架的集成,同时具备良好的扩展性和兼容性. 架构设计 XLearning 系统包括三种组件: Client :XLearning 客户端,负责启动作业及获取作业执行状态: ApplicationMaste…

关于Jenkins的介绍我就不说了,自己百度,因为这个工具调用脚本只是他的功能的冰山一角,其他功能我也不能理解,因为不是那个领域.        下面我就介绍一下为什么我们需要一个调度平台,以及学习完jenkins后,能解决什么问题.然后在开始讲解安装部署,然后再讲一下怎么调用kettle作业(和处理作业依赖) 1.为什么我们需要调度平台?  2.答:可能大部分人对于kettle的调度还是停留在win的计划任务,linux的cron, 但是作业越来越多,作业之间相互依赖,(例如:A作业,b作业,…

一提mesos,很多人知道双层调度,但是大多数理解都在表面,不然试一下下面五个问题. 问题一:如果有两个framework,一万个节点,按说应该平均分配给两个framework,怎么个分法?一人一台这样分,还是前五千给一人,后五千给第二个人,还是随机分,随机分怎么个分法? 问题二:在没有reserved情况下,每个节点是只能得给一个framework,还是可以分给多个framework? 问题三:如果两个framework的权重比例为1比2,是如何保证资源分配是这个比例? 问题四:如果两个fra…

Mesos, Marathon, Docker 平台部署记录 所有组件部署基于Ubuntu 14.04 x64 主机 IP 角色 master 192.168.1.3 Mesos Master, Marathon slave 192.168.1.2 Mesos Slave, Docker zookeeper 192.168.1.4 Zookeeper 安装准备 所有机器自行安装JAVA8,而且导入环境变量 关闭防火墙 root@base:~# java -version java version…

联童科技是一家智能化母婴童产业平台,从事母婴童行业以及互联网技术多年,拥有丰富的母婴门店运营和系统开发经验,在会员经营和商品经营方面,能够围绕会员需求,深入场景,更贴近合作伙伴和消费者,提供最优服务产品,公司致力于以技术来驱动母婴童产业的发展,公司也希望借助于大数据为客户提供更多智能数据分析和决策分析,大数据是公司重点发展的一部分,公司从成立初期起就搭建了大数据团队,有了大数据团队后,大数据调度平台的构建自然是最基础也是最重要的环节. 一.为什么选择incubator-dolphinschedu…

Yarn(Yet Another Resource Negotiator)是一个资源调度平台,负责为运算程序如Spark.MapReduce分配资源和调度,不参与用户程序内部工作.同样是Master/Slave架构. 以下图MapReduce提交到Yarn上运行为例,看看Yarn主要包括哪些核心组件以及每个组件的作用: 全局资源管理器(ResourceManager) 主节点,全局资源管理器,负责整个系统的资源管理和分配,主要由调度器和应用程序管理器组成.调度器根据容量.队列等限制条件(如每个队…

linux基础 为hadoop集群的搭建扫清了障碍,也为内存的管理,文件系统的管理扫清了障碍 接着到Hadoop的阶段,首先做集群的安装,深入到使用这两个核心的组件,分布式文件系统HDFS,解决大量数据怎么存储的问题,第二个就是分布式计算MapReduce.MapReduce的包含Yarn和MapReduce,随着集群规模的扩大,资源的管理必要用一个单独的组件Yarn来管理,程序员只要关注如何来写程序就好了. 然后讲了Zookeeper: 轻量级组件,往大数据集群里导数据的,比如Sqoop和Fl…

YRAN提供了三种调度策略 一.FIFO-先进先出调度器 YRAN默认情况下使用的是该调度器,即所有的应用程序都是按照提交的顺序来执行的,这些应用程序都放在一个队列中,只有在前面的一个任务执行完成之后,才可以执行后面的任务,依次执行 缺点:如果有某个任务执行时间较长的话,后面的任务都要处于等待状态,这样的话会造成资源的使用率不高:如果是多人共享集群资源的话,缺点更是明显 二.capacity-scheduler-容量调度器 针对多用户的调度,容量调度器采用的方法稍有不同.集群由很多的队列组成(类…