目录 公平调度器案例 需求 配置多队列的公平调度器 1 修改yarn-site.xml文件,加入以下从参数 2 配置fair-scheduler.xml 3 分发配置文件重启yarn 4 测试提交任务 公平调度器案例 公平调度器也有默认队列default 需求 新增两个队列test和ranan(以用户所属组命名). 期望实现以下效果:若用户提交任务时指定队列,则任务提交到指定队列运行:若没有指定队列,test用户提交的任务到root.group.test,ranan提交的任务到 root.gro

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由@edwinhzhang发表于云+社区专栏 FairScheduler是yarn常用的调度器,但是仅仅参考官方文档,有很多参数和概念文档里没有详细说明,但是这些参明显会影响到集群的正常运行.本文的主要目的是通过梳理代码将关键参数的功能理清楚.下面列出官方文档中常用的参数: yarn.scheduler.fair.preemption.cluster-utilization-threshold The utilization thr

1. CFS进程入队和出队 完全公平调度器CFS中有两个函数可用来增删队列的成员:enqueue_task_fair和dequeue_task_fair分别用来向CFS就绪队列中添加或者删除进程 2 enqueue_task_fair入队操作 2.1 enque_task_fair函数 向就绪队列中放置新进程的工作由函数enqueue_task_fair函数完成, 该函数定义在kernel/sched/fair.c, line 5442, 其函数原型如下 该函数将task_struct *p所指

目的 此文档描写叙述了 FairScheduler, Hadoop 的一个可插入式的调度器.同意 YARN 应用在一个大集群中公平地共享资源. 简单介绍 公平调度是一种分配资源给应用的方法,以致到最后.平均上全部应用获得相等的资源.  Hadoop NextGen 可以调度多种类型的资源. 默认的, Fair Scheduler 仅以内存为基础作公平调度决策.可以用Ghodsi 等开发的 Dominant Resource Fairness 概念配置调度内存和CPU. 仅有一个应用执行时,这个应

目的 此文档描写叙述了 FairScheduler, Hadoop 的一个可插入式的调度器,同意 YARN 应用在一个大集群中公平地共享资源. 简单介绍 公平调度是一种分配资源给应用的方法.以致到最后,平均上全部应用获得相等的资源.  Hadoop NextGen 可以调度多种类型的资源.默认的, Fair Scheduler 仅以内存为基础作公平调度决策.可以用Ghodsi 等开发的 Dominant Resource Fairness 概念配置调度内存和CPU.仅有一个应用执行时,这个应用使

参考资料: http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/FairScheduler.html http://han-zw.iteye.com/blog/2322189 (转载其部分内容) 1.介绍2.队列分层3.配置3.1配置yarn-site.xml3.2 Allocation file格式3.3 队列访问控制列表4.管理4.1 运行时修改配置4.2通过web UI进行监控4.3队列间移动应用程序 1.介

本文翻译自 http://hadoop.apache.org/docs/r2.8.0/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/CapacityScheduler.html 和http://hadoop.apache.org/docs/r2.8.0/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ReservationSystem.html 1.目的 本文主要描述容量调度器,它是一个可拔插的插件,负责为所有的应用按照特定的限制分配资源. 2.概览 cs(译注:为了便于写

1. CFS如何选择最合适的进程 每个调度器类sched_class都必须提供一个pick_next_task函数用以在就绪队列中选择一个最优的进程来等待调度, 而我们的CFS调度器类中, 选择下一个将要运行的进程由pick_next_task_fair函数来完成 之前我们在将主调度器的时候, 主调度器schedule函数在进程调度抢占时, 会通过__schedule函数调用全局pick_next_task选择一个最优的进程, 在pick_next_task中我们就按照优先级依次调用不同调度器类

对于节点数超过 4000 的大型集群,前一节描述的 MapReduce 系统开始面临着扩展的瓶颈. 2010 年 Yahoo 的团队开始设计下一代的 MapReduce. (Yet Another Resource Negotiator.YARN Application Resource Nefotiator).     YARN 将 JobTracker 的只能划分为多个独立的实体,从而改善了 MR1 面临的扩展瓶颈问题. JobTracker 负责作业调度和任务进度监视,追踪任务.重启失败或

一.消息确认 为了确保消息一定被消费者处理,rabbitMQ提供了消息确认功能,就是在消费者处理完任务之后,就给服务器一个回馈,服务器就会将该消息删除,如果消费者超时不回馈,那么服务器将就将该消息重新发送给其他消费者 默认是开启的,在消费者端通过下面的方式开启消息确认,  首先将autoAck自动确认关闭,等我们的任务执行完成之后,手动的去确认,类似JDBC的autocommit一样 QueueingConsumer consumer = new QueueingConsumer(channel

我们也讲解了CFS的很多进程操作 table th:nth-of-type(1){ width: 20%; } table th:nth-of-type(2){ width: 20% ; } 信息 函数 描述 进程入队/出队 enqueue_task_fair/dequeue_task_fair 向CFS的就读队列中添加删除进程 选择最优进程(主调度器) pick_next_task_fair 主调度器会按照如下顺序调度 schedule -> __schedule -> 全局pick_nex

1. CFS如何处理周期性调度器 周期性调度器的工作由scheduler_tick函数完成(定义在kernel/sched/core.c, line 2910), 在scheduler_tick中周期性调度器通过调用curr进程所属调度器类sched_class的task_tick函数完成周期性调度的工作 周期调度的工作形式上sched_class调度器类的task_tick函数完成, CFS则对应task_tick_fair函数, 但实际上工作交给entity_tick完成. 2 CFS的周期

1 虚拟运行时间(今日内容提醒) 1.1 虚拟运行时间的引入 CFS为了实现公平,必须惩罚当前正在运行的进程,以使那些正在等待的进程下次被调度. 具体实现时,CFS通过每个进程的虚拟运行时间(vruntime)来衡量哪个进程最值得被调度. CFS中的就绪队列是一棵以vruntime为键值的红黑树,虚拟时间越小的进程越靠近整个红黑树的最左端.因此,调度器每次选择位于红黑树最左端的那个进程,该进程的vruntime最小 虚拟运行时间是通过进程的实际运行时间和进程的权重(weight)计算出来的. 在

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

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

一.完全公平调度算法 完全公平调度 CFS 的出发点基于一个简单的理念:进程调度的效果应该如同系统具备一个理想中的完美多任务处理器.在这种系统中,每个进程能够获得 1/n 的处理器时间(n 为可运行进程数).同时,我们可以调度给它们无限小的时间周期,所以,在任何可测量周期内,我们给予 n 个进程中每个进程同样多的运行时间. 但是,上述模型并不现实,因为我们无法再一个处理器上真的同时运行多个进程.而且,如果每个进程运行无限小的时间周期也并不高效(调度时的进程抢占会带来一定的代价).因此,虽然我们希

从本节开始称Sender为生产者 , Recv为消费者   一.消息确认 为了确保消息一定被消费者处理,rabbitMQ提供了消息确认功能,就是在消费者处理完任务之后,就给服务器一个回馈,服务器就会将该消息删除,如果消费者超时不回馈,那么服务器将就将该消息重新发送给其他消费者 默认是开启的,在消费者端通过下面的方式开启消息确认,  首先将autoAck自动确认关闭,等我们的任务执行完成之后,手动的去确认,类似JDBC的autocommit一样 QueueingConsumer consumer

前言 hadoop是分布式系统,运行在linux之上,配置起来相对复杂.对于hadoop1,很多同学就因为不能搭建正确的运行环境,导致学习兴趣锐减.不过,我有免费的学习视频下载,请点击这里. hadoop2出来后,解决了hadoop1的几个固有缺陷,比如单点故障.资源利用率低.支持作业类型少等问题,结构发生了很大变化,是hadoop未来使用的一个趋势.当然,配置也更加复杂,网上也没有一篇详细的教程来知道大家可以轻轻松松搭建起这个环境的.我应该算是第一个吧. hadoop2体系结构 要想理解本节内

前言 hadoop是分布式系统,运行在linux之上,配置起来相对复杂.对于hadoop1,很多同学就因为不能搭建正确的运行环境,导致学习兴趣锐减.不过,我有免费的学习视频下载,请点击这里. hadoop2出来后,解决了hadoop1的几个固有缺陷,比如单点故障.资源利用率低.支持作业类型少等问题,结构发生了很大变化,是hadoop未来使用的一个趋势.当然,配置也更加复杂,网上也没有一篇详细的教程来知道大家可以轻轻松松搭建起这个环境的.我应该算是第一个吧. hadoop2体系结构 要想理解本节内

IO体系概览 先看看本文主题IO调度和IO队列处于整个IO体系的哪个位置,这个IO体系是非常重要的,了解IO体系我们可以对整个IO过程有个全面的认识.虽然一下两下并不清楚IO体系各个部分的细节,但是我们总是能从这儿找到脉络.知道什么问题在什么位置,这个是解决问题的时候最关键的.任何所谓的专家都不太可能100%的了解全部细节,但是知道脉络,可以针对问题有的放矢. 实际上也不用完全明白,没有必要:):) 接下来咱们还是继续主题,请看下图 (注意:本图不涉及direct I/O) 图中数据流箭头1,2