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,

目录 Azkaban概述 工作流调度系统的作用 工作流调度系统的实现 常见工作流调度工具对比 Azkaban简单介绍 安装部署 Azkaban的编译 azkaban单服务模式安装与使用 azkaban两个服务模式安装与使用 使用 多job工作流flow HDFS操作任务 MAPREDUCE任务 HIVE脚本任务 定时任务 Azkaban概述 工作流调度系统的作用 一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成:shell脚本程序,java程序,mapreduce程序.hive脚本等. 各任务单

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

上一章,我们分析Node类的源码,在Node类里面耦合了一个 Scheduler 类的对象,这章我们就来剖析Cocos2d-x的调度器 Scheduler 类的源码,从源码中去了解它的实现与应用方法. 直入正题,我们打开CCScheduler.h文件看下里面都藏了些什么. 打开了CCScheduler.h 文件,还好,这个文件没有ccnode.h那么大有上午行,不然真的吐血了, 仅仅不到500行代码.这个文件里面一共有五个类的定义,老规矩,从加载的头文件开始阅读. #include <funct

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:工作流调度系统的作用: (1):一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成:比如,shell脚本程序,java程序,mapreduce程序.hive脚本等:(2):各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系:(3):为了很好地组织起这样的复杂执行计划,需要一个工作流调度系统来调度执行: (4):举例说明工作流调度系统的具体作用: 我们可能有这样一个需求,某个业务系统每天产生20G原始数据,我们每天都要对其进行处理,处理步骤如下所示: a.通过Hadoop先将原始数据同步到HDFS上: b

我们前面提到linux有两种方法激活调度器:核心调度器和 周期调度器 一种是直接的, 比如进程打算睡眠或出于其他原因放弃CPU 另一种是通过周期性的机制, 以固定的频率运行, 不时的检测是否有必要 因而内核提供了两个调度器主调度器,周期性调度器,分别实现如上工作, 两者合在一起就组成了核心调度器(core scheduler), 也叫通用调度器(generic scheduler). 他们都根据进程的优先级分配CPU时间, 因此这个过程就叫做优先调度, 我们将在本节主要讲解核心调度器的设计和优先

关键词: 目录: Linux进程管理 (1)进程的诞生 Linux进程管理 (2)CFS调度器 Linux进程管理 (3)SMP负载均衡 Linux进程管理 (4)HMP调度器 Linux进程管理 (5)NUMA调度器 Linux进程管理 (6)EAS绿色节能调度器 Linux进程管理 (7)实时调度 Linux进程管理 (8)最新更新与展望 Linux进程管理 (篇外)内核线程 根据进程的特性可以将进程划分为:交互式进程.批处理进程.实时进程. O(N)调度器从就绪队列中比较所有进程的优先级,

为什么需要工作流调度系统 一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成: shell脚本程序,java程序,mapreduce程序.hive脚本等 各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系 为了很好地组织起这样的复杂执行计划,需要一个工作流调度系统来调度执行: 工作流调度实现方式 简单的任务调度:直接使用linux的crontab来定义: 复杂的任务调度:开发调度平台 或使用现成的开源调度系统,比如ooize.azkaban等 常见工作流调度系统 市面上目前有许多工作流调度器 在hadoop

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

前言 目前linux中包含anticipatory.cfq.deadline和noop这4个I/O调度器.2.6.18之前的linux默认使用anticipatory,而之后的默认使用cfq.我们在前面编写简单的ramdisk(有请求队列)中分配请求队列使用了blk_init_queue函数,该函数会默认该请求队列分配一个调度器,这里我们打算不使用该函数默认分配给请求队列的调度器,而是使用noop调度器.noop顾名思义,是一个基本上不干事的调度器.它基本不对请求进行什么附加的处理,仅仅假惺惺地

本文转载自:工作流调度器azkaban,主要用于架构选型,安装请参考:Azkaban安装与简介,azkaban的简单使用 为什么需要工作流调度系统 一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成: shell脚本程序,java程序,mapreduce程序.hive脚本等 各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系 为了很好地组织起这样的复杂执行计划,需要一个工作流调度系统来调度执行 例如,我们可能有这样一个需求,某个业务系统每天产生20G原始数据,我们每天都要对其进行处理,处理步骤如下所示: 1

根据<深入Linux内核架构>和Linux-3.10.1内核源码,记一些调度过程的主体工作. 调度器任务:CPU数目比要运行的进程数目少,需要程序之间共享CPU时间,创造并行执行的错觉.分为:调度策略和上下文切换. Linux调度器不考虑传统时间片,而考虑进程的等待时间,即进程在就绪队列中已经等待了多长时间(不公平程度),每次选择具有最高等待时间运行.该策略还需考虑优先级,进程间切换不得太频繁(上下文切换有开销.在运行进程被新进程强占时,内核会确保被抢占者已经运行某一个最小时间限额).Linu

为什么需要工作流调度系统 一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成: shell脚本程序,java程序,mapreduce程序.hive脚本等 各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系 为了很好地组织起这样的复杂执行计划,需要一个工作流调度系统来调度执行 例如,我们可能有这样一个需求,某个业务系统每天产生20G原始数据,我们每天都要对其进行处理,处理步骤如下所示: 1. 通过Hadoop先将原始数据同步到HDFS上: 2. 借助MapReduce计算框架对原始数据进行转换,生成的数据以分

Azkaban 工作流调度器 1 概述 1.1 为什么需要工作流调度系统 a)一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成,shell脚本程序,java程序,mapreduce程序.hive脚本等. b)各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系. c)为了很好地组织起这样的复杂执行计划,需要一个工作流调度系统来调度执行. 1.2  工作流调度实现方式 简单的任务调度:直接使用linux的crontab来定义: 复杂的任务调度:开发调度平台或使用现成的开源调度系统,比如ooize.azkaba

简单原则少ROM,少RAM,任务完成就让出CPU,调度器描述: 1.按最大任务数轮番调度: 2.任务调用延时接口将让出CPU使用权,进入下一个任务调度: 3.用户任务都处于延时或是不使用CPU运行Idle任务: 4.最大任务数255: 5.任务用独立栈,栈大小由用户自定义: 6.调度器无需初始化,代码为单个C文件,结构简单,代码尺寸小: 7.调度器加3个任务代码尺寸:Code=1428 RO-data=268 RW-data=32 ZI-data=520  软件环境:Keil Mdk 4.7a

本文是<go调度器源代码情景分析>系列的第11篇,也是第二章的第1小节. goroutine简介 goroutine是Go语言实现的用户态线程,主要用来解决操作系统线程太“重”的问题,所谓的太重,主要表现在以下两个方面: 创建和切换太重:操作系统线程的创建和切换都需要进入内核,而进入内核所消耗的性能代价比较高,开销较大: 内存使用太重:一方面,为了尽量避免极端情况下操作系统线程栈的溢出,内核在创建操作系统线程时默认会为其分配一个较大的栈内存(虚拟地址空间,内核并不会一开始就分配这么多的物理内存

Hadoop的调度器总结 随着MapReduce的流行,其开源实现Hadoop也变得越来越受推崇.在Hadoop系统中,有一个组件非常重要,那就是调度器,它的作用是将系统中空闲的资源按一定策略分配给作业.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.Hadoop中常见的调度器有三种,分别为: (1)默认的调度器FIFO Hadoop中默认的调度器,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. (2) 计算能力调度器Capacity Sc

非个人的全部理解,部分摘自cocos官网教程,感谢cocos官网. 在<CCScheduler.h>头文件中,定义了关于调度器的五个类:Timer,TimerTargetSelector,TimerTargetCallback, TimerScriptHandler和Scheduler,Timer和Scheduler直接继承于Ref类,TimerTargetSelector,TimerTargetCallback和TimerScriptHandler继承自Timer类. 先看看Timer类: