http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/ 对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,读者可参考 Hadoop 官方简介.使用和学习过老 Hadoop 框架(0.20.0 及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原 MapReduce 框架图: 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路

JobTracker和TaskTracker分别启动之后(JobTracker启动流程源码级分析,TaskTracker启动过程源码级分析),taskTracker会通过心跳与JobTracker通信,并获取分配它的任务.用户将作业提交到JobTracker之后,放入相应的数据结构中,静等被分配.mapreduce job提交流程源码级分析(三)这篇文章已经分析了用户提交作业的最后步骤,主要是构造作业对应的JobInProgress并加入jobs,告知所有的JobInProgressListen

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

http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-linux-scheduler-simulator/ LinSched LinSched 是驻留在用户空间中的 Linux 调度器模拟器.它隔离 Linux 调度器子系统并围绕它构建足够的内核环境, 从而可以在用户空间内执行该模拟器.它还将围绕其构建一系列应用程序编程接口(Application Programming Interfaces,APIs) 以提供必要的刺激来验证调度工作负荷并收集足够的相关数据

简述 云环境或者计算仓库级别(将整个数据中心当做单个计算池)的集群管理系统通常会定义出工作负载的规范,并使用调度器将工作负载放置到集群恰当的位置.好的调度器可以让集群的工作处理更高效,同时提高资源利用率,节省能源开销. 通用调度器,如Kubernetes原生调度器Scheduler实现了根据特定的调度算法和策略将pod调度到指定的计算节点(Node)上.但实际上设计大规模共享集群的调度器并不是一件容易的事情.调度器不仅要了解集群资源的使用和分布情况,还要兼顾任务分配速度和执行效率.过度设计的调度

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

主调度器 在内核中的许多地方, 如果要将CPU分配给与当前活动进程不同的另一个进程, 都会直接调用主调度器函数schedule, 从系统调用返回后, 内核也会检查当前进程是否设置了重调度标志TLF_NEDD_RESCHED 例如, 前述的周期性调度器的scheduler_tick就会设置该标志, 如果是这样则内核会调用schedule, 该函数假定当前活动进程一定会被另一个进程取代. 1.1 调度函数的__sched前缀 在详细论述schedule之前, 需要说明一下__sched前缀, 该前缀

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,

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,

1.大部分独占资源的方法都是创建临界段:1) 关中断方式2) 锁调度器方式3) 信号量方式4) mutex方式 2.独占共享资源的最快和最简单方法是关中断 然而,关/开中断是和CPU相关的操作,其相关代码被放在与CPU相关的文件中(见 CPU.H). uC/OS-III中与 CPU相关的模块叫做uC/CPU.每种架构的CPU都需要设置相适应的uC/CPU文件. 3.锁调度器 如果任务不需要和 ISR共享资源,就可以通过锁调度器来访问共享资源. 使用这种方法,多个任务就可以无竞争的访问共享资源.注

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

中断处理完毕后,系统有三种执行流向:                                                                               1)直接返回中断前的状态;2)系统重新进行调度;3)进行信号处理; 我们此处重点关注:在用户态下发生scheduler_tick,且已判定当前进程可被抢占的情形(此处以ARM为例). __irq_usr: #...... b ret_to_user_from_irq ENTRY(ret_to_user_f

在抽象模型中vruntime决定了进程被调度的先后顺序,在真实模型中决定被调度的先后顺序的参数是由函数entity_key决定的.   static inline s64 entity_key(struct cfs_rq *cfs_rq, struct sched_entity *se){    return se->vruntime - cfs_rq->min_vruntime;}enqueue_task_fair---->enqueue_entity---->__enqueue

参考资料:<调度器笔记>Kevin.Liu <Linux kernel development> <深入Linux内核架构> version: 2.6.32.9 下文中对于红黑树或链表组织的就绪队列,统称为用队列组织的就绪队列.                                                   linux中用struct rq将处于ready状态的进程组织在一起.    struct rq结构体包含cfs和rt成员,分别表示两个就绪队列

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):

2017-06-27 上篇文章简要介绍了Linux进程调度,以及结合源代码窥探了下CFS的调度实例.但是没有深入内部区分析调度下面的操作,比如就绪队列的维护以及进程时间的更新等.本节就这些问题做深入讨论. 回想进程调度,在thread_info中有一个重调度位,标识当前进程是否需要被调度,如果该位被设置表明当前进程需要被调度,在那么就调用调度器,执行下一个进程.但是该位是如何被设置的呢?换句话说,什么时候会设置该值,主要有以下几个地方 1.时钟中断 2.主动礼让 3.唤醒进程,检查优先级 4.更

一.概述: Yarn调度器有很多实现,如Fifo, Capacity和Fair schedulers等.与其同一时候,正在进行一些优化措施来提高调度器在不同负载和工作场景下的性能.每一个调度器都有自己的特性,调度决策受很多因素影响,如公平行.计算能力保证和资源的可靠性等.在部署一个调度算法到生产集群之前.评估一个调度算法是很重要的,不幸的是,评估一个调度算法是不那么easy的,评估一个真正的集群是很耗费时间和成本的.而且很难找到一个足够大的集群用来评測. 所以.一个能够模拟在这样的工作场景和负载

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

目录 译者序 序 介绍 系统调度器 执行指令 Figure 1 Listing 1 Listing 2 Listing 3 线程状态 任务侧重 上下文切换 少即是多 寻找平衡 缓存行 Figure 2 Figure 3 调度器的调度场景决策 总结 译者序 能力有限顶多比机翻强些,或许还不如.在翻译的过程中精读,无法做到信雅达,但求别混淆大家视听.之前开过Mysql的坑,一直没填上,想来也应该不会去填了. Golang从语法上来说并不难,一些开源的组件用着还行不错,相对Java而言成熟度欠佳. 之

kube-scheduler简介 调度是容器编排的重要环节,需要经过严格的监控和控制,现实生产通常对调度有各类限制,譬如某些服务必须在业务独享的机器上运行,或者从灾备的角度考虑尽量把服务调度到不同机器,这些需求在Kubernetes集群依靠调度组件kube-scheduler满足. kube-scheduler是Kubernetes中的关键模块,扮演管家的角色遵从一套机制为Pod提供调度服务,例如基于资源的公平调度.调度Pod到指定节点.或者通信频繁的Pod调度到同一节点等.容器调度本身是一件比

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