Docker 运行Tensorboard 和 jupyter的正确方法 网上找了很多方法都是jupyter 运行正常但不知道如何打开Tensorboard.折腾了很久,实验很多中方法最终找到了一个正确的方式. 首先创建docker volumes docker volume create --name notebooks docker volume create --name logs 注: 这个是docker创建的volume 用来供jupyter 运行的notebook 和log 保存的卷信

YARN对内存资源和CPU资源采用了不同的资源隔离方案.对于内存资源,它是一种限制性资源,它的量的大小直接决定应用程序的死活,因为应用程序到达内存限制,会发生OOM,就会被杀死.CPU资源一般用Cgroups进行资源控制,Cgroups控制资源测试可以参见这篇博文Cgroups控制cpu,内存,io示例,内存资源隔离除Cgroups之外提供了另外一个更灵活的方案,就是线程监控方案. 默认情况下YARN采用线程监控的方案控制内存使用,采用这种机制的原因有两点: 1.Java创建子进程采用了“for

注:本文以hadoop-2.5.0-cdh5.3.2为例进行说明.   Hadoop Yarn的资源隔离是指为运行着不同任务的“Container”提供可独立使用的计算资源,以避免它们之间相互干扰.目前支持两种类型的资源隔离:CPU和内存,对于这两种类型的资源,Yarn使用了不同的资源隔离方案.   对于CPU而言,它是一种“弹性”资源,使用量大小不会直接影响到应用程序的存亡,因此CPU的资源隔离方案采用了Linux Kernel提供的轻量级资源隔离技术Cgroup:对于内存而言,它是一种“限制

本文共分为三个部分:   Kafka Topic创建方式 Kafka Topic Partitions Assignment实现原理 Kafka资源隔离方案   1. Kafka Topic创建方式   Kafka Topic创建方式有以下两种表现形式:   (1)创建Topic时直接指定Topic Partition Replica与Kafka Broker之间的存储映射关系   /usr/lib/kafka_2.10-0.8.2.1/bin/kafka-topics.sh --zookeep

随着项目的不断迭代,复杂的业务模块及项目自身的基础技术组件迅速扩张,以往基于单个模块的项目往往显得过于臃肿.代码目录结构,包名混乱,代码模块职责不清晰,耦合度高,不便维护.基础公共组件没有抽取并剥离干净,新人上手较难,项目整体编译慢,等等.于是,近几年来,基于Gradle构建的模块化方案得到迅速应用,甚至在划分模块的同时,也可以将基础公共组件抽取独立的项目,并以单独的Git库进行管理和维护. 模块化的方案,整体上能够很好的将各个模块按照自身的职责进行独立划分,无论是基于业务的,还是基于技术的角度

转自:https://blog.csdn.net/liuchuanhong1/article/details/73718794 Hystrix的资源隔离策略有两种,分别为:线程池和信号量. 说到资源隔离,那我们就要明白,我们为什么需要资源隔离. 在一个分布式系统中,服务之间都是相互调用的,如下图所示: 例如, 我们容器(Tomcat)配置的线程个数为1000,服务A-服务R,其中服务I的并发量非常的大,需要500个线程来执行,此时,服务I又挂了, 那么这500个线程很可能就夯死了,那么剩下的服务

在一个基于微服务的应用程序中,您通常需要调用多个微服务完成一个特定任务.不使用舱壁模式,这些调用默认是使用相同的线程来执行调用的,这些线程Java容器为处理所有请求预留的.在高服务器请求的情况下,一个性能较低的服务会“霸占”java容器中绝大多数线程,而其它性能正常的服务的请求则需要等待线程资源的释放.最后,整个java容器会崩溃.舱壁模式能将远程调用隔离在各个远程调用自己的线程池中,因此单个性能出问题的服务能得到控制,java容器也不会崩溃. Hystrix将远程服务的请求托管在一个线程池中.

源调度和资源隔离是YARN作为一个资源管理系统,最重要和最基础的两个功能.资源调度由ResourceManager完成,而资源隔离由各个NodeManager实现,在文章“Hadoop YARN中内存和CPU两种资源的调度和隔离”中,我已经介绍了YARN的内存和CPU的资源隔离,本文将介绍YARN在资源隔离方面的一些进展. 当谈及到资源时,我们通常指内存,CPU和IO三种资源.默认情况下,YARN不会对任何资源进行隔离,当然,如果采用Java语言编写的程序,则会使用JVM内置的隔离机制为内存资源

摘要: 背景 Greenplum是一个MPP的数据仓库系统,最大的优点是水平扩展,并且一个QUERY就能将硬件资源的能力发挥到极致. 但这也是被一些用户诟病的一点,因为一个的QUERY就可能占光所有的硬件资源,所以并发一多的话,query相互之间的资源争抢就比较严重. Greenplum资源隔 背景 Greenplum是一个MPP的数据仓库系统,最大的优点是水平扩展,并且一个QUERY就能将硬件资源的能力发挥到极致. 但这也是被一些用户诟病的一点,因为一个的QUERY就可能占光所有的硬件资源,所

本文由  网易云发布. 前言 Impala是一个MPP架构的查询系统,为了做到平台化服务,首先需要考虑就是如何做到资源隔离,多个产品之间尽可能小的甚至毫无影响.对于这种需求,最好的隔离方案无疑是物理机器上的隔离,A产品使用这几台机器,B产品使用那几台机器,然后前端根据产品路由到不同集群,这样可以做到理想中的资源隔离,但是这样极大的增加了部署.运维等难度,而且无法实现资源的共享,即使A产品没有任务在跑,B产品也不能使用A产品的资源,这无疑是一种浪费.毛主席教导我们浪费是可耻的,所以我们要想办法在充

上篇讲到多线程线程安全问题的解决思路,这篇将详细讲解资源隔离ThreadLocal的实践. ThreadLocal也叫线程局部变量,类似Map结构,以当前线程为key.既然是以资源隔离的思想保证线程安全,那么保存到每个线程的对象就应该是一个副本,切记这样的对象不能是单例,如果非要使用单例创建对象,保存到每个线程的必须是单例对象的克隆对象. 图片发自简书App 下面演示一个实例来实践ThreadLocal: 图片发自简书App 图片发自简书App 图片发自简书App 图片发自简书App 通过这个实

大数据处理离不开hadoop集群的部署和管理,对于本来硬件资源就不多的创业团队来说,做好资源的共享和隔离是很有必要的,毕竟不像BAT那么豪,那么怎么样能把有限的节点同时分享给多组用户使用而且互不影响呢,我们来研究一下yarn多队列做资源隔离 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 CapacityScheduler 使用过第一代hadoop的同学应该比较熟悉mapred.job.map.capacity/mapred.job.reduce.capaci

(马蜂窝技术原创内容,公众号 ID:mfwtech) Part 1 背景 大交通业务需要对接机票.火车票.租车.接送机等业务的外部供应链,供应商的数据接口大部分通过 HTTP.HTTPS 等协议进行通信. 为了保证开发进度并支持集成测试时进行多场景支持,我们往往需要对供应商接口进行 MOCK.之前我们在开发环境和测试环境对外部接口的调用没有统一管控,无法实现调用开关,也无法对调用量进行统计和限制. 为了解决这些问题,我们设计了接入 API 资源隔离系统 JARVIS(Join Api Resou

Docker 资源隔离 Docker 是利用linux的LXC技术,内核的Kernel namespace Namespace: PID - 通过PID的namespace隔离,可以嵌套 NET - 通过网络的NET的namespace隔离 IPC - 隔离IPC mnt - 挂在隔离 Uts - 可以实现每个docker 容器有自己的hostname,daemin name User - 让每个容器有自己的用户和组 资源限制 通过controller group进行 默认支持隔离的: CPU

相对来说,考虑的比较完善的一套方案,分为事前,事中,事后三个层次去思考怎么来应对缓存雪崩的场景 1.事前解决方案 发生缓存雪崩之前,事情之前,怎么去避免redis彻底挂掉 redis本身的高可用性,复制,主从架构,操作主节点,读写,数据同步到从节点,一旦主节点挂掉,从节点跟上 双机房部署,一套redis cluster,部分机器在一个机房,另一部分机器在另外一个机房 还有一种部署方式,两套redis cluster,两套redis cluster之间做一个数据的同步,redis集群是可以搭建成树

资源管理与调度系统-YARN资源隔离及以YARN为核心的生态系统 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.什么是资源隔离 资源隔离是指为不同任务提供可独立使用的计算资源以避免它们互相干扰.当前存在很多资源隔离技术,比如硬件虚拟化,虚拟化,Cgroups,Linux Container等. YARN对内存资源和CPU资源采用了不同对资源隔离方案.对于内存资源,它是一种限制性资源,它的量的大小直接决定的应用程序的死活,为了能够更灵活地控制内存使用量,YARN提供了两种可

目录 一.简介 Linux Namespace的6大类型 二.Mount Namespace 三.IPC Namespace 四.Network Namespace 五.UTS Namespace 六.PID Namespace 七.User Namespace 一.简介 Linux Namespace 是 Linux 提供的一种内核级别环境隔离的方法.不知道你是否还记得很早以前的 Unix 有一个叫 chroot 的系统调用(通过修改根目录把用户 jail 到一个特定目录下),chroot 提

作者 蒋彪,腾讯云高级工程师,10+年专注于操作系统相关技术,Linux内核资深发烧友.目前负责腾讯云原生OS的研发,以及OS/虚拟化的性能优化工作. 导语 混部,通常指在离线混部(也有离在线混部之说),意指通过将在线业务(通常为延迟敏感型高优先级任务)和离线任务(通常为 CPU 消耗型低优先级任务)同时混合部署在同一个节点上,以期提升节点的资源利用率.其中的关键难点在于底层资源隔离技术,严重依赖于 OS 内核,而现有的原生 Linux kernel 提供的资源隔离能力在面对混部需求时,再次显得

Linux Cgroup blkio子系统的用法.   blkio子系统支持的两种IO隔离策略 .1. (Completely Fair Queuing 完全公平队列)cfq io调度策略,支持按权重分配IO处理的时间片,从而达到IO在各资源组直接的调度和限制的目的,权重取值范围100-1000.通过以下两个文件进行配置. blkio.weight 默认值 blkio.weight_device 块设备级的值 (major:minor weight) (优先级高于blkio.weight) 例子

Linux cgroup 有两个子系统支持CPU隔离.一个是cpu子系统,另一个是cpuset子系统. cpu子系统根据进程设置的调度属性,选择对应的CPU资源调度方法 .1. 完全公平调度 Completely Fair Scheduler (CFS)原理详见https://www.kernel.org/doc/Documentation/scheduler/sched-design-CFS.txtCFS用于处理以下几种进程调度策略SCHED_OTHERSCHED_BATCHSCHED_IDL

默认情况下,一个容器没有资源限制,几乎可以使用宿主主机的所有资源.docker提供了控制内存.cpu.block io.但是实际上主要是namespace和cgroup控制资源的隔离. Docker的隔离性主要运用Namespace 技术.传统上Linux中的PID是唯一且独立的,在正常情况下,用户不会看见重复的PID.然而在Docker采用了Namespace,从而令相同的PID可于不同的Namespace中独立存在.如,A Container 之中PID=1是A程序,而B Container