阿里妹导读:为了保证系统的在线交易服务顺利运转,最初几年,阿里都是在双11大促来临之前大量采购机器储备计算资源,导致了双11之后资源大量闲置点现象.是否能把计算任务与在线服务进行混合部署,在现有弹性资源基础上提升集群资源利用率,降低双11资源新增成本? 今天,阿里测试开发专家何颖,将为你深入介绍阿里容器调度系统Sigma仿真平台Cerebro. Sigma 是阿⾥巴巴全集团范围的 Pouch 容器调度系统.2017年是 Sigma 正式上线以来第⼀次参与双11,在双11期间成功⽀撑了全集团所有容

背景 云原生这个词想必大家应该不陌生了,容器是云原生的重要基石,而Kubernetes经过这几年的快速迭代发展已经成为容器编排的事实标准了.越来越多的公司不论是大公司还是中小公司已经在他们的生产环境中开始使用Kubernetes, 原生Kubernetes虽然已经提供了一套非常完整的资源调度及管理方案但是在实际使用过程中还是会碰到很多问题: 集群节点负载不均衡的问题 业务创建Pod资源申请不合理的问题 业务如何更快速的扩容问题 多租户资源抢占问题 这些问题可能是大家在使用Kubernetes的过

一:数据峰值的巨大影响 1. 数据确实不稳定,比如晚上的时候訪问流量特别大 2. 在处理的时候比如GC的时候耽误时间会产生delay延迟 二:Backpressure:数据的反压机制 基本思想:依据上一次计算的Job的一些信息评估来决定下一个Job数据接收的速度. 怎样限制Spark接收数据的速度? Spark Streaming在接收数据的时候必须把当前的数据接收完毕才干接收下一条数据. 源代码解析 RateController: 1. RateController是监听器.继承自Stream

不知道为什么这个随便删不掉,写了也值显示一半一半不显示, 我把重新写了一遍: nginx + tomcat集群和动静资源分离

Hadoop有很多的上场时间,与系统上线.手头的事情略少.So,抓紧时间去通过一遍Hadoop2在下面Hadoop联盟(Federation).Hadoop2可用性(HA)及Yarn的全然分布式配置.现记录在博客中.互相交流学习.话不多说,直入正文. 本文採用倒叙手法.先将终于结果呈现出来.例如以下: 结果展现一,通过jps查看集群守护进程 结果展现二.通过web端,查看集群执行情况 结果展现三,执行Hadoop2自带的wordcount程序.通过web查看.例如以下图, 能够看出Applica

一:打包成jar 1.修改代码 2.使用maven打包 但是目录中有中文,会出现打包错误 3.第二种方式 4.下一步 5.下一步 6.下一步 7.下一步 8.下一步 9.完成 二:在集群上运行(local模式) 1.上传 2.学习spark-submit的使用方式 3.运行(local模式) 4.运行结果 三:集群上运行(standalone模式) 1.DeoloyMode 表示Driver执行的位置. client如果是参数,则表示driver执行在执行spark-submit命令的机器上.

目录 Service简介 ClusterIP Headless(无头service) NodePort Service简介 service的基本说明: Service 是作用于客户端可服务端(Pod)之间,作为一个固定的中间层 主要依赖于kubernetes中的DNS服务,1.11版本之前用的是kube-dns 而之后的版本使用的CoreDNS服务. 在kubernetes中有三种网络: 1. node network 2. pod network 3. cluster network (ser

什么是mapreduce 首先让我们来重温一下 hadoop 的四大组件:HDFS:分布式存储系统MapReduce:分布式计算系统YARN: hadoop 的资源调度系统Common: 以上三大组件的底层支撑组件,主要提供基础工具包和 RPC 框架等 Mapreduce 是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于 hadoop 的数据分析 应用”的核心框架Mapreduce 核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的 分布式运算程序,并发运行在一个 hadoop 集

搭建Hadoop的HDFS HA及YARN HA集群,基于2.7.1版本安装. 安装规划 角色规划 IP/机器名 安装软件 运行进程 namenode1 zdh-240 hadoop NameNode.DFSZKFailoverController.ResourceManager namenode2 zdh-245 hadoop NameNode.DFSZKFailoverController.ResourceManager datanode1 zdh-237 hadoop,zookeeper

目录 k8s调度器Scheduler Scheduler工作原理 请求及Scheduler调度步骤: k8s的调用工作方式 常用预选策略 常用优先函数 节点亲和性调度 节点硬亲和性 节点软亲和性 Pod资源亲和调度 Pod硬亲和调度 Pod软亲和调度 Pod反亲和调度 污点和容忍度 定义污点和容忍度 effect定义排斥等级: 在Pod上定义容忍度时: 管理节点的污点 k8s调度器Scheduler Scheduler工作原理 请求及Scheduler调度步骤: 节点预选(Predicate):

在HBase1.1.0发布之前,HBase同一集群上的用户.表都是平等的,大家平等共用集群资源.容易碰到两个问题: 一是某些业务较其他业务重要,需要在资源有限的情况下优先保证核心重要业务的正常运行 二是有些业务QPS常常很高,占用大量系统资源,导致其他业务无法正常运转. 这是典型的多租户问题.因此,我们需要通过资源隔离来解决多租户问题,同时,需要考虑计算型业务与存储型业务混合部署来提高集群的资源利用率. 1.基本概念 1.1 namespace逻辑隔离 HBase命名空间 namespace 与

一,前言 Hadoop 2.0由三个子系统组成,分别是HDFS.YARN和MapReduce,其中,YARN是一个崭新的资源管理系统,而MapReduce则只是运行在YARN上的一个应用,如果把YARN看成一个云操作系统,那么MapReduce可认为是运行在这个操作系统上的App. 二,产生背景 YARN的出现主要是为了解决MapReduce1带来的一些问题,为了解决这些问题而开发出来的,有那些问题呢?如下: 1)JobTracker单点故障问题:如果Hadoop集群的JobTracker挂掉,

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能

kubernetes社区非常活跃,每季度都会发布一个release.但是线上集群业务可用性要求较高,场景复杂,任何微小的变更都需要非常小心,此时跟随社区版本进行升级略显吃力.但是为了能够使用到最新的一些feature我们必须不定期进行一些升级操作,在经历了一次线上集群的升级操作,踩完一些坑之后,分享一些收获与感悟.原来的集群版本是1.10,为了提高GPU集群的资源利用率,需要在调度器层面支持一些抢占调度等新特性,所以升级到1.14,此次升级的集群规模不是特别大,但是有一些在线任务,还是需要慎重操

本文由  网易云发布. 作者:范欣欣 本篇文章仅限本站分享,如需转载,请联系网易获取授权. HBase自身具有极好的扩展性,也因此,构建扩展集群是它的天生强项之一.在实际线上应用中很多业务都运行在一个集群上,业务之间共享集群硬件.软件资源.那问题来了,一个集群上面到底应该运行哪些业务可以最大程度上利用系统的软硬件资源?另外,对于一个给定业务来说,应该如何规划集群的硬件容量才能使得资源不浪费?最后,一个给定的RegionServer上到底部署多少 Region比较合适?想必这些问题都曾经困惑过很多

flink为了保证线上作业的可用性,提供了ha机制,如果发现线上作业失败,则通过ha中存储的信息来实现作业的重新拉起. 我们在flink的线上环境使用了zk为flink的ha提供服务,但在初期,由于资源紧张,只是对zk进行了standalone的部署,但是在后期的使用中,发现单节点的集群很难提供很高的可用性, 所以就尝试将目前的standalone的zk服务扩展为cluster的zk服务,这其中,也踩了不少坑. 第一次尝试,将standalone的zk扩展为cluster 扩展为cluster很

作者 | 蚂蚁金服技术专家 沧漠 关注『阿里巴巴云原生』公众号,回复关键词"1024",可获取本文 PPT. 前言 Kubernetes 以其超前的设计理念和优秀的技术架构,在容器编排领域拔得头筹.越来越多的公司开始在生产环境部署实践 Kubernetes,在阿里巴巴和蚂蚁金服 Kubernetes 已被大规模用于生产环境.Kubernetes 的出现使得广大开发同学也能运维复杂的分布式系统,它大幅降低了容器化应用部署的门槛,但运维和管理一个生产级的高可用 Kubernetes 集群仍

Kubernetes 是什么 Kubernetes 是一个开源的,用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用,Kubernetes 的目标是让部署容器化的应用简单并且高效,Kubernetes 提供了应用部署,规划,更新,维护的一种机制.Kubernetes 在设计结构上定义了一系列的构建模块,其目的是为了提供一个可以部署.维护和扩展应用程序的机制,组成 Kubernetes 的组件设计概念为松耦合和可扩展的,这样可以使之满足多种不同的工作负载.可扩展性在很大程度上由 Kubernetes API

作者 王孝威,FinOps 认证从业者,腾讯云容器服务产品经理,热衷于为客户提供高效的 Kubernetes 使用方式,为客户极致降本增效服务. 余宇飞,FinOps 认证从业者,腾讯云专家工程师,从事云原生可观测性.资源管理.降本增效产品的开发. 资源利用率为何都如此之低? 虽然 Kubernetes 可以有效的提升业务编排能力和资源利用率,但如果没有额外的能力支撑,提升的能力十分有限,根据 TKE 团队之前统计的数据: Kubernetes 降本增效标准指南| 容器化计算资源利用率现象剖析,

转自:https://m.aliyun.com/yunqi/articles/79700 背景 使用过hadoop的人基本都会考虑集群里面资源的调度和优先级的问题,假设你现在所在的公司有一个大hadoop的集群,有很多不同的业务组同时使用.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? 目前一些使用EMR的大公司,会使用一个比较大的集