第一章 Spark 性能调优1.1 常规性能调优1.1.1 常规性能调优一：最优资源配置Spark性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定，标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示
Spark 中的调度模式主要有两种：FIFO 和 FAIR。默认情况下 Spark 的调度模式是 FIFO（先进先出），谁先提交谁先执行，后面的任务需要等待前面的任务执行。而 FAIR（公平调度）模式支持在调度池中为任务进行分组，不同的调度池权重不同，任务可以按照权重来决定执行顺序。使用哪种调度器由参数 spark.scheduler.mode 来设置，可选的参数有 FAIR 和 FIFO，默认是
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2023-08-08 13:04:29
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Databricks公司通过简化对GPU加速型机器学习方案的访问支持自家云Spark服务。作为Apache Spark内存内大数据项目的支持与开发合作厂商，Databricks公司已经对其自家Apache Spark云实现方案进行两轮支持升级，旨在让更多IT用户享受其便利。此次推出的新功能——即GPU加速与多套深度学习库集成——在理论上能够实现Apache Spark在任意位置的安装工作。不过Da
如今大数据和机器学习已经有了很大的结合，在机器学习里面，因为计算迭代的时间可能会很长，开发人员一般会选择使用 GPU、FPGA 或 TPU 来加速计算。在 Apache Hadoop 3.1 版本里面已经开始内置原生支持 GPU 和 FPGA 了。作为通用计算引擎的 Spark 肯定也不甘落后，来自 Databricks、NVIDIA、Google 以及阿里巴巴的工程
弄啥嘞,Spark将纳入机器学习与GPU，
现在所有人的注意力都集中在人工智能上，似乎VR的火热带动了人工智能的发展。最近对全球大学人工智能教育的排名中，中国暂无高校上榜。相比于国际上各大高校实验室的火热，国内高校的动作似乎有些偏慢了。就好比加州大学伯克利分校AMP实验室所开源的Hadoop MapReduce通用并行框架Spark，在开源社区的贡献下，势头只增不减。近日，据外媒报道，Spar
调度模型的好坏，是由底层的抽象模型所决定的，spark的底层抽象是RDDspark调度模型系统，分为底层调度模型(TASKscheduler)和高层调度模型(DAGscheduler) 调度过程1. application driver发出请求，这个application首先创建sparkconf和sparkcontext对象，在sc对象中TASKscheduler，DAGschedul
ApacheSpark3.0将内置支持GPU调度过往记忆大数据过往记忆大数据本文原文（点击下面阅读原文即可进入）https://www.iteblog.com/archives/2519.html。如今大数据和机器学习已经有了很大的结合，在机器学习里面，因为计算迭代的时间可能会很长，开发人员一般会选择使用GPU、FPGA或TPU来加速计算。在ApacheHadoop3.1版本里面已经开始内置原生支
原创
2021-04-01 20:45:58
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1、任务调度与资源调度任务调度：是指通过DAGScheduler，TaskScheduler，SchedulerBackend等进行的作业调度。资源调度：是指应用程序获取资源。任务调度是在资源调度的基础上，没有资源调度，那么任务调度就没有任何意义了。2、分配Driver（只对cluster模式有效）Spark的Driver的运行有2种模式，一种是Client模式（Driver程序运行在客户端，适用
Spark内部有若干术语(Executor、Job、Stage、Task、Driver、DAG等)，需要理解并搞清其内部关系，因为这是性能调优的基石。节点类型有：1. Master 节点： 常驻master进程，负责管理全部worker节点。2. Worker 节点： 常驻worker进程，负责管理executor 并与master节点通信。 Dirvier：官方解释为： T
前言首先看官方给出的性能差距图，从图中可以看出性能确实有质的飞跃 由于没有专业的显卡，我只能拿出家用 RTX 2060进行测试，测试环境如下CentOS 7CPU(i7-10700)GPU(RTX 2060 -> 6G)内存(16G)环境准备Spark3+NVIDIA GPU驱动(linux)cuda 11.8Spark-rapidsTPC-DSMiniconda (Python3.9+)本
文章目录简介GPU调度示意图数据结构组织图CS管理数据结构amdgpu_cs_chunkamdgpu_cs_parseramdgpu_ibGPU调度数据结构drm_sched_jobamdgpu_jobdrm_sched_entitydrm_sched_rqdrm_gpu_scheduler流程流程图整体流程保存渲染命令初始化job填充IB初始化entity提交任务内核线程初始化内核线程任务调度
1、资源调度模式1.1、local模式（本地）运行该模式非常简单，只需要把Spark的安装包解压后，改一些常用的配置即可使用，而不用启动Spark的Master、Worker守护进程( 只有采用集群的Standalone方式时，才需要这两个角色)，也不用启动Hadoop的各服务（除非要用到HDFS文件系统）。 Spark不一定非要跑在hadoop集群，可以在本地，起多个线程的方式来指定。将Spar
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2023-08-11 14:15:59
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Spark 任务调度机制 1. Job & Stage & Task2. Spark 任务调度概述Spark Stage 级调度Spark Task 级调度调度策略本地化调度失败重试与黑名单机制4.1Task数量和分区的关系4.2 阶段的划分4.3 阶段划分源码4.4 RDD 任务划分4.5 Task的数量4.6 Task种类的划分4.7 任务调度4.8 任务执行总结 ) 1.
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2023-08-11 15:15:12
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这一部分打算从头记录一下CUDA的编程方法和一些物理架构上的特点；从硬件入手，写一下包括线程束的划分、流水线的调度等等微结构的问题，以及这些物理设备是如何与软件对应的。下一部分会写一下cuda中的几种内存划分，进行数据同步，以及优化cuda运行效率的几种方法。（传送门）1 硬件架构1.1 Tesla ： G80不同厂家、版本的GPU内容差别可能会比较大，因此挑出几款比较经典的GPU，写一些通用的
探秘NVIDIA-Jobs：GPU计算任务调度的利器项目地址:https://gitcode.com/boxvc/NVIDIA-Jobs项目简介NVIDIA-Jobs 是一个由NVIDIA开发的开源项目，旨在为大规模GPU集群提供高效、灵活的任务调度解决方案。它专为科学计算、深度学习和人工智能应用设计，旨在最大化GPU资源的利用率，并简化高性能计算环境下的工作流程。技术分析NVIDIA-Jobs
标题：Kubernetes GPU调度详解及代码示例
引言：
Kubernetes（简称K8S）是一个开源的容器编排平台，它支持在集群中自动部署、扩展和管理应用程序容器。随着机器学习和深度学习的兴起，越来越多的任务需要使用GPU进行计算。因此，GPU调度成为了Kubernetes中一个重要的话题。本文将详细介绍Kubernetes中GPU调度的流程，并提供代码示例帮助我们更好地理解和应用。
第
## Slurm调度GPU
### 概述
Slurm是一个开源的集群管理工具，用于在大规模计算机集群中调度、管理作业。在需要使用GPU的任务中，Slurm可以帮助我们有效地管理GPU资源，以实现并行计算的加速。本文将介绍如何在Slurm中实现GPU的调度。
### 流程图
| 步骤 | 操作 |
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| 1. 创建Slurm配置文件 | 在集群的主机上创建Slur
标题：Kubernetes调度GPU：从小白到熟练开发者的实现指南
摘要：本文将为刚入行的开发者详细介绍如何在Kubernetes集群中实现GPU调度功能。我们将以步骤为导向，通过代码示例演示每一步的操作，帮助读者逐步了解如何使用Kubernetes调度GPU的过程。
1. 简介
在当今大数据和机器学习的领域，GPU已经成为一个重要的计算资源。而对于使用Kubernetes的开发者来说，如何在
## Java调度GPU实现流程
### 1. 确定开发环境
- 确保已经安装好Java开发环境（JDK）。
- 确保已经安装好GPU驱动和相应的计算库（如CUDA）。
### 2. 导入所需的库和依赖
在Java项目中，需要导入相应的库和依赖，以便能够调用GPU相关的功能。常用的库包括CUDA、OpenCL等。
### 3. 创建并配置GPU上下文
在Java代码中，需要创建并配置GPU上
概述在生产环境下，Spark集群的部署方式一般为YARN-Cluster模式，之后的内核分析内容中我们默认集群的部署方式为YARN-Cluster模式。在上一章中我们讲解了Spark YARN-Cluster模式下的任务提交流程，但是我们并没有具体说明Driver的工作流程， Driver线程主要是初始化SparkContext对象，准备运行所需的上下文，然后一方面保持与ApplicationMa
