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任务先执行,但是这样很可能一个大任务独占资源,其他的资源需要不断的等待.也可能一堆小任务占用资源,大任务一直无法得到适当的资源,造成饥饿.所以FIFO虽然很简单,但是并不能满足我们的需求. yarn默认还提供了两种调度规则,capacity和fair share.本篇就主要介绍下capacity调度器: 1.什么是capa

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

yarn中一个基本的调度单元是队列. yarn的内置调度器: 1.FIFO先进先出,一个的简单调度器,适合低负载集群.2.Capacity调度器,给不同队列(即用户或用户组)分配一个预期最小容量,在每个队列内部用层次化的FIFO来调度多个应用程序.3.Fair公平调度器,针对不同的应用(也可以为用户或用户组),每个应用属于一个队列,主旨是让每个应用分配的资源大体相当.(当然可以设置权重),若是只有一个应用,那集群所有资源都是他的. 适用情况:共享大集群.队列之间有较大差别. capacity调度

用Spark测试YARN的资源池,测试过程中发现很多时候爆资源不够: 于是添加机器,专门用于跑spark:首先是ssh不通,原来错把71的id_psa.put文件拷贝到64上面:后来ssh通了,ambaria安装成功了,但是在安装HDP的时候发现一个有一个组件找不到,rpclib-devel找不到,尽管hortonwork官网上面告诉可以在centos7的base景象中能够找到,但是其实没有,可能我本地的镜像不是那个最大的镜像?反正需要自己安装,还好之前已经备好了.拿来用就可以了. 安装了spa

一.引言 Yarn在Hadoop的生态系统中担任了资源管理和任务调度的角色.在讨论其构造器之前先简单了解一下Yarn的架构. 上图是Yarn的基本架构,其中ResourceManager是整个架构的核心组件,它负责整个集群中包括内存.CPU等资源的管理:ApplicationMaster负责应用程序在整个生命周期的任务调度:NodeManager负责本节点上资源的供给和隔离:Container可以抽象的看成是运行任务的一个容器.本文讨论的调度器是在ResourceManager组建中进行调度的,

如要转载,请注上作者和出处.  由于能力有限,如有错误,请大家指正. 须知: 我们下载的是hadoop-2.7.3-src 源码. 这个版本默认调度器是Capacity调度器. 在2.0.2-alpha版本的时候,有人汇报了一个fifo调度器的bug,社区把默认调度器从原来的fifo切换成capacity了.  参考 在Hadoop中,调度器是一个可插拔的模块,用户可以根据自己的实际应用要求设计调度器,然后在配置文件中指定相应的调度器,这样,当Hadoop集群启动时,便会加载该调度器.当前Had

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.YARN架构如下: ResourceManager(RM):负责对各NM上的资源进行统一管理和调度,将AM分配空闲的Container运行并监控

概述 集群资源是非常有限的,在多用户.多任务环境下,需要有一个协调者,来保证在有限资源或业务约束下有序调度任务,YARN资源调度器就是这个协调者. YARN调度器有多种实现,自带的调度器为Capacity Scheduler和Fair Scheduler.YARN资源调度器均实现Resource Scheduler接口,是一个插拔式组件,用户可以通过配置参数来使用不同的调度器,也可以自己按照接口规范编写新的资源调度器.默认情况下,YARN采用的是Capacity Scheduler调度器. Ca

1.操作系统是怎么组织进程的? 1.1什么是线程,什么是进程: 刚接触时可能经常会将这两个东西搞混.简单一点的说,进程是一个大工程,线程则是这个大工程中每个小地方需要做的东西(在linux下看作"轻量级进程"): 例如当你打开QQ微信,这时系统启动了一个进程.然后你开始看别人发的消息,这时启动了一个线程用来传输文本,如果发了一段语音,这也会启动一个线程来传输语音......(当然一个程序并不代表一定只有一个进程) 1.2进程内核栈与thread_info(用于存储进.线程及其信息等):

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

yarn当中的调度器介绍: 第一种调度器:FIFO Scheduler  (队列调度器) 把应用按提交的顺序排成一个队列,这是一个先进先出队列,在进行资源分配的时候,先给队列中最头上的应用进行分配资源,待最头上的应用需求满足后再给下一个分配,以此类推. FIFO Scheduler是最简单也是最容易理解的调度器,也不需要任何配置,但它并不适用于共享集群.大的应用可能会占用所有集群资源,这就导致其它应用被阻塞.在共享集群中,更适合采用Capacity Scheduler或Fair Schedule

一.FIFO调度器(先进先出调度) 上图为FIFO调度器的执行过程示意图.FIFO Scheduler是最简单也是最容易理解的调度器,它缺点是不适用于共享集群.大的应用可能会占用所有集群资源,这就导致其它应用被阻塞.在共享集群中,更适合采用Capacity Scheduler或Fair Scheduler,这两个调度器都允许大任务和小任务在提交的同时获得一定的系统资源.从执行过程图中可以看出,在FIFO 调度器中,小任务会被大任务阻塞. 二.Capacity调度器(容量预先分配调度) 上图为Ca

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

(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

官网的写的太难懂,参考:http://www.360doc.com/content/14/0603/14/14935022_383254798.shtml Capacity Scheduler 一种可共享.多租户.用户友好的调度器. 太过于复杂,略 来自为知笔记(Wiz)

目前Hadoop有三种比较流行的资源调度器:FIFO .Capacity Scheduler.Fair Scheduler.目前Hadoop2.7默认使用的是Capacity Scheduler容量调度器. 一.FIFO(先入先出调度器) Hadoop1.x使用的默认调度器就是FIFO.FIFO采用队列方式将一个一个job任务按照时间先后顺序进行服务.比如排在最前面的job需要若干maptask和若干reducetask,当发现有空闲的服务器节点就分配给这个job,直到job执行完毕. 二.Ca

一.概述 1.k8s集群中能运行pod资源的其实就是我们所谓的节点,也称为工作节点.master从本质上来讲,他其实是运行整个集群的控制平面组件的比如apiserver,scheal,controlmanager,除此之外master还依赖于etcd这样的存储节点.最好还是一个有冗余能力的集群才可以.后来我们使用kubeadm去部署时也把这个部署平面运行为了所谓静态pod的应用程序.从本质上来讲我们可以认为他就是一个简单运行在master本地的守护进程.所以从这个角度来讲master本身是不运行

一.前言 Linux调度器神秘而充满诱惑,每个Linux工程师都想深入其内部一探究竟.不过中国有一句古话叫做“相由心生”,一个模块精巧的内部逻辑(也就是所谓的“心”)其外延就是简洁而优雅的接口(我称之为“相”).通过外部接口的定义,其实我们也可以收获百分之六七十的该模块的内部信息.因此,本文主要描述Linux调度器开放给用户空间的接口,希望可以通过用户空间的调度器接口来理解Linux调度器的行为. 二.nice函数 nice函数用来修改调用进程的nice value,其接口定义如下: #incl

一.前言 随着内核版本的演进,其源代码的膨胀速度也在递增,这让Linux的学习曲线变得越来越陡峭了.这对初识内核的同学而言当然不是什么好事情,满腔热情很容易被当头浇灭.我有一个循序渐进的方法,那就是先不要看最新的内核,首先找到一个古老版本的内核(一般都会比较简单),将其吃透,然后一点点的迭代,理解每个版本变更背后的缘由和目的,最终推进到最新内核版本. 本文就是从2.4时代的任务调度器开始,详细描述其实现并慢慢向前递进.当然,为了更好的理解Linux调度器设计和实现,我们在第二章给出了一些通用的概

1. 先进先出(FIFO)调度器 先进先出调度器是Hadoop的默认调度器.就像这个名字所隐含的那样,这种调度器就是用简单按照“先到先得”的算法来调度任务的.例如,作业A和作业B被先后提交.那么在执行作业B的任务前,作业A中的所有map任务都应该已经执行完成. 配置:调度器类型的配置是在mapred-site.xml文件中,将mapred.jobtracker.taskscheduler参数设置为我们想要使用的调度器的类名,FIFO调度器的类名是org.apache.hadoop.mapred.