问题描述 上一篇Docker 部署xxl-job 报错:xxl-rpc remoting error(connect timed out), for url : xxxxxx - 这行代码没Bug - 博客园 (cnblogs.com),解决了方式是把执行器自动注册改为手动录入,后面跑任务的时候发现超过十分钟的任务会自动失败,但是任务还在跑,只是调度中心这边日志已经是调度失败了,查看失败日志为:"任务结果丢失,标记失败".如下图 解决思路 仔细看了一下任务执行及日志回调的源码,也打了日

标题很长:通过shell脚本来rerun一个oozie调度失败的job,从而可以跳过执行失败的节点 不过目前从oozie调度测试的例子来看,oozie本身的retry好像并没有参数可以控制跳过失败的节点.必须手工重新rerun的时候指定 -D oozie.wf.rerun.failnodes=false 参数. 这个问题发生的原因是不同的节点安装的软件包有些差异导致一些jar包冲突,这样就使得该job在某些节点执行成功,某些节点执行失败. 这样我就写了一段shell脚本,来从oozie的jog表

java 多线程 目录: Java 多线程——基础知识 Java 多线程 —— synchronized关键字 java 多线程——一个定时调度的例子 java 多线程——quartz 定时调度的例子 java 多线程—— 线程等待与唤醒 概述 第1部分 配置 第2部分 代码示例 第1部分 配置 有关quartz的api文档地址:Quartz Enterprise Job Scheduler 1.8.6 API 主要接口目录: 重点看下Job,Scheduler,Trigger,JobDetai

java 多线程 目录: Java 多线程——基础知识 Java 多线程 —— synchronized关键字 java 多线程——一个定时调度的例子 java 多线程——quartz 定时调度的例子 java 多线程—— 线程等待与唤醒 学习了一段时间的多线程内容,项目中有个定时调度的需求,将之前的需求重新梳理了下,写了一个多线程调用的简单例子,加深学习.这块内容整理完,考虑单独弄一个系统,用线程池来完成,另把memcached也逐步放进来,目前系统已经基本搭建完毕. 定时调度的需求如下:设定

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

使用Spring的注解(@Scheduled)声明多个调度的时候,由于其默认实现机制,将导致多个调度方法之间相互干扰(简单理解就是调度不按配置的时间点执行). 为了解决该问题尝试了修改线程池大小,但是治标不治本,原因就是Spring注解方式都在一个相同的线程池抢夺线程资源并且还存在线性执行的问题(这个不是很确定,但是感觉存在这问题). 由于以上原因,决定自行实现简单的调度机制,目前该机制已经上线,经过几次修正,截止目前已经稳定的为系统提供服务. 实现多线程互不干扰的调度需要解决如下几个关键点:

v2版本的MapReduce作业中,作业JOB_SETUP_COMPLETED事件的发生,即作业SETUP阶段完成事件,会触发作业由SETUP状态转换到RUNNING状态,而作业状态转换中涉及作业信息的处理,是由SetupCompletedTransition来完成的,它主要做了四件事: 1.通过设置作业Job的成员变量setupProgress为1,标记作业setup已完成: 2.调度作业Job的Map Task: 3.调度作业的JobReduce Task: 4.如果没有task了,则生成J

系列目录 部署pod时,大多数情况下kubernetes的调度程序能将pod调度到集群中合适的节点上.但有些情况下用户需要对pod调度到哪个节点上施加更多控制,比如将特定pod部署到拥有SSD存储节点.将同一个服务的多个后端部署在不同的机器上提高安全性.将通信频繁的服务部署在同一个可用区域降低通信链路长度.用户对pod部署的节点施加控制都与"label selector"有关. nodeSelector(节点选择器) nodeSelector也是标签选择器,是最简单.最直接控制pod部

作者 | 至天 阿里巴巴高级研发工程师 一.基本知识 存储快照产生背景 在使用存储时,为了提高数据操作的容错性,我们通常有需要对线上数据进行 snapshot ,以及能快速 restore 的能力.另外,当需要对线上数据进行快速的复制以及迁移等动作,如进行环境的复制.数据开发等功能时,都可以通过存储快照来满足需求,而 K8s 中通过 CSI Snapshotter controller 来实现存储快照的功能. 存储快照用户接口-Snapshot 我们知道,K8s 中通过 pvc 以及 pv 的设

[摘要] Volcano 是基于 Kubernetes 的批处理系统,源自于华为云开源出来的.Volcano 方便 AI.大数据.基因.渲染等诸多行业通用计算框架接入,提供高性能任务调度引擎,高性能异构芯片管理,高性能任务运行管理等能力. 1      为什么K8S需要Volcano K8S自带的的资源调度器,有一个明显的特点是:依次调度每个容器.但在AI训练或者大数据,这种必须多个容器同时配合执行的情况下,容器依次调度是无法满足需要的.因为这些计算任务包含的容器们想要的是,要么同时都成功,要么

[摘要] Volcano 是基于 Kubernetes 的批处理系统,源自于华为云开源出来的.Volcano 方便 AI.大数据.基因.渲染等诸多行业通用计算框架接入,提供高性能任务调度引擎,高性能异构芯片管理,高性能任务运行管理等能力. 1 为什么K8S需要Volcano K8S自带的的资源调度器,有一个明显的特点是:依次调度每个容器.但在AI训练或者大数据,这种必须多个容器同时配合执行的情况下,容器依次调度是无法满足需要的.因为这些计算任务包含的容器们想要的是,要么同时都成功,要么就都别执行

此文分享了污点和Node Affinity实际使用过程中的细节.坑和思维误区.同时整理且回答了诸多细节问题,尤其那些在官方文档中不曾提及的细节. 阅读提示:文中的节点指Node (避免Pod和Node同时出现在一小段文字中,所以Node以节点汉字表述) Taint和Toleration 污点的理论支撑 1.1 污点设置有哪些影响效果 使用效果(Effect): PreferNoSchedule:调度器尽量避免把Pod调度到具有该污点效果的节点上,如果不能避免(如其他节点资源不足),Pod也能调度

文章目录 1 概述: 2 场景一:调度到一组具有相同特性的主机上(label+nodeSelector) 3 场景二:部署的应用不想调度到某些节点上(nodeaffinity) 4 场景三:部署的应用关联性很强,需要尽量在一个节点上 5 场景四:部署应用需要互斥,不能同时运行在一台主机上,会冲突 6 高级特性Taints and tolerations 概述: 默认情况下创建pod调度是根据kubernetes scheduler默认的调度规则去进行调度的,但有些时候,有些应用有一些特殊的需求比

作者 | 子誉  蚂蚁金服高级技术专家 关注"阿里巴巴云原生"公众号,回复关键词"入门",即可下载从零入门 K8s 系列文章 PPT. Kubernetes 调度过程 首先来看第一部分 - Kubernetes 的调度过程.如下图所示,画了一个很简单的 Kubernetes 集群架构,它包括了一个 kube-ApiServer,一组 Web-hook Controllers,以及一个默认的调度器 kube-Scheduler,还有两台物理机节点 Node1 和 No

Kubernetes 调度器 Kubernetes 是一个基于容器的分布式调度器,实现了自己的调度模块.在Kubernetes集群中,调度器作为一个独立模块通过pod运行.从几个方面介绍Kubernetes调度器. 调度器工作方式 Kubernetes中的调度器,是作为单独组件运行,一般运行在Master中,和Master数量保持一致.通过Raft协议选出一个实例作为Leader工作,其他实例Backup. 当Master故障,其他实例之间继续通过Raft协议选出新的Master工作.其工作模式

SchedulingQueue是kubernetes scheduler中负责进行等待调度pod存储的对,Scheduler通过SchedulingQueue来获取当前系统中等待调度的Pod,本文主要讨论SchedulingQueue的设计与实现的各种实现, 了解探究其内部实现与底层源码,本系列代码基于kubernets1.1.6分析而来,图解主要位于第二部分 SchedulingQueue设计 队列与优先级 队列与场景 类型 描述 通常实现 队列 普通队列是一个FIFO的数据结构,根据元素入队

ScheduleAlgorithm是一个接口负责为pod选择一个合适的node节点,本节主要解析如何实现一个可扩展.可配置的通用算法框架来实现通用调度,如何进行算法的统一注册和构建,如何进行metadata和调度流程上下文数据的传递 1. 设计思考 1.1 调度设计 1.1.1 调度与抢占 当接收到pod需要被调度后,默认首先调用schedule来进行正常的业务调度尝试从当前集群中选择一个合适的node 如果调度失败则尝试抢占调度,根据优先级抢占低优先级的pod运行高优先级pod 1.1.2 调

转载请声明出处哦~,本篇文章发布于luozhiyun的博客:https://www.luozhiyun.com 源码版本是1.19 上一篇我们将了获取node成功的情况,如果是一个优先pod获取node失败,那么就会进入到抢占环节中,那么抢占环节k8s会做什么呢,抢占是如何发生的,哪些资源会被抢占这些都是我们这篇要研究的内容. 调度的优先级与抢占机制 正常情况下,当一个 Pod 调度失败后,它就会被暂时"搁置"起来,直到 Pod 被更新,或者集群状态发生变化,调度器才会对这个 Pod

Kubernetes 调度和资源管理 这节课主要讲三部分的内容: Kubernetes 的调度过程: Kubernetes 的基础调度能力(资源调度.关系调度): Kubernetes 高级调度能力(优先级.抢占). 另外,关于调度器架构和具体算法部分,会由我的同事在下一节课为大家介绍. Kubernetes 调度过程 首先来看第一部分 - Kubernetes 的调度过程.如下图所示,画了一个很简单的 Kubernetes 集群架构,它包括了一个 kube-ApiServer,一组 webho

Pod调度 在默认情况下,一个pod在哪个node节点上运行,是由scheduler组件采用相应的算法计算出来的,这个过程是不受人工控制的. 但是在实际过程中,这并不满足需求,因为很多情况下,我们想控制某些pod到达某些节点上,那么应该怎么做呢? 这就要求了解k8s对pod的调度规则,k8s提供了四大类调度方式: 自动调度:运行在哪个节点上完全由scheduler经过一系列的算法得出 定向调度:nodename.nodeselector 亲和性调度:nodeaffinity.podaffinit