调度器kube-scheduler 负责分配调度 Pod 到集群内的节点上,它监听 kube-apiserver,查询还未分配 Node 的 Pod,然后根据调度策略为这些 Pod 分配节点(更新 Pod 的 NodeName 字段)。调度器需要充分考虑诸多的因素: 公平调度; 资源高效利用; QoS; affinity a
转载 2024-08-04 10:29:12
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-----------------------------------------一 .Flink 架构概览1.1. Job1.2. JobManager1.3. TaskManager1.4. Flink 运行时相关组件二 .Flink on Yarn 原理及实践2.1. Yarn 架构原理–总览2.2. Yarn 架构原理–组件2.3. Yarn 架构原理–交互2.4. Flink on Y
转载 2023-08-22 11:16:19
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目录前言简介k8s架构Master(管理节点)Node(计算节点)API SERVER(授权)Scheduler(资源调度)Controller Manager(控制管理中心)POD(资源池)LABEL(标签)Replication Controller,RCk8s组件 前言k8s中文社区:https://www.kubernetes.org.cn/简介Kubernetes与较早的集群管理系统M
转载 2023-09-04 10:51:18
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总结下来就几点:1、Native模式比Standalone模式好Standalone模式需要提前确认好每个任务需要使用的资源,并在配置文件里面配置,每一个任务都是固定资源大小,申请多了浪费,少了怕出问题。Native模式不需要预先确定需要使用的资源数量,系统会实时根据任务需要自动去k8s集群申请能申请到的资源。2、ApplicationSession模式各有优劣,不同情况使用不同模式Applic
转载 2023-07-28 10:55:32
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# 从头开始学习k8syarn对比 ## 1. 概述 在学习k8syarn之前,我们先来了解一下它们各自的概念作用。Kubernetes(k8s)是一个开源的容器编排引擎,用于自动化部署、扩展管理容器化应用程序。而YARN是Hadoop 2.x的资源管理器,用于管理集群资源调度作业。 在本文中,我们将会对比k8syarn,分析它们在容器编排资源调度方面的异同点。 ## 2.
原创 2024-03-04 03:33:49
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K8SYarn是两种常见的容器编排工具,它们都可以用来管理集群中的容器应用,但在细节上有一些不同。在本篇文章中,我将详细介绍K8SYarn对比,并教你如何实现这个对比。 首先,让我们来看一下实现“K8SYarn对比”的整个流程: | 步骤 | K8S | Yarn | |------|
原创 2024-04-17 10:15:37
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# Yarn Kubernetes (K8s) 对比 在现代大数据云计算的快速发展中,Yarn Kubernetes (K8s) 是两种重要的资源管理调度系统。虽然它们的目标略有不同,但都是为了优化资源的使用效率系统的自动化。本文将详细探讨它们之间的主要区别,并提供一些代码示例来帮助理解它们的使用。 ## 简介 Yarn(Yet Another Resource Negotia
原创 11月前
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在进行K8S(Kubernetes)Yarn(Yet Another Resource Negotiator)对比之前,首先我们需要了解它们分别是什么。K8S是一个用于自动部署、扩展管理容器化应用程序的开源容器编排引擎,而Yarn是Apache Hadoop生态系统中的资源调度管理系统。 下面我将逐步介绍K8SYarn之间的对比,以及如何在Kubernetes中实现类似Yarn的资源调度
原创 2024-03-08 10:14:15
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## Yarn vs Kubernetes: A Comparison In the world of container orchestration, Kubernetes (K8s) and Yarn are two popular choices for managing and scaling containerized applications. While both tools se
原创 2024-06-22 03:53:34
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YarnK8s的比较:技术透视与实战分析 Yarn与Kubernetes (K8s) 是两种流行的分布式系统管理工具,虽然它们在目标设计思想上有所不同,但各自都提供了强大的资源管理能力。Yarn 主要用于大数据场景中的资源调度作业管理,而 K8s 则是为容器化微服务架构提供的集群管理解决方案。 > **引用**: “Kubernetes 是一个开源平台,用于自动化容器化应用的部署、扩展
# Yarn对比K8s实现方法 ## 引言 作为一名经验丰富的开发者,我将会指导你如何实现“Yarn对比K8s”。在本文中,我将会介绍整个流程,并为你提供每一步所需的代码。让我们开始吧! ## 流程表格 ```mermaid journey title Yarn对比K8s实现流程 section 开始 开始 --> 步骤1: 安装Yarn section
原创 2024-04-10 05:00:30
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Flink 是一个强大的分布式流处理框架,而 YARN Kubernetes 是两种常见的集群管理平台。在选择合适的部署环境时,我们需要对 “Flink on YARN“Flink on Kubernetes”进行全面的对比,以便在不同的场景中做出合理的决策。下面,我们将从多个维度来分析这两者的特点。 ## 背景定位 在现代应用程序的开发部署中,选择合适的集群管理平台至关重要。YAR
原创 7月前
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Flink on Kubernetes vs YARN: A Comparison Introduction Apache Flink, a popular open-source stream processing framework, provides two options for cluster management: Kubernetes and YARN. In this artic
原创 2023-12-28 12:29:45
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在进行yarnK8S对比之前,首先我们需要了解它们各自的特点作用。yarn是一个分布式资源调度系统,主要用于运行大规模的数据处理工作负载,如Hadoop。而K8S(Kubernetes)是一个用于自动部署、扩展管理容器化应用程序的开源平台。在本文中,我将通过一个示例来展示yarnK8S对比,帮助大家更好地理解它们之间的区别适用场景。 ### 步骤对比表格 | 步骤 |
原创 2024-04-03 10:17:41
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# YarnKubernetes的对比 作为一名经验丰富的开发者,我将为你讲解YarnKubernetes的对比。首先,让我们了解整个对比的流程,并逐步介绍每一步需要做什么。 ## 流程 下表展示了我们将要完成的步骤: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 第一步 | 安装YarnKubernetes | | 第二步 | 初始化项目 | | 第三步 | 编写代码 |
原创 2024-01-25 07:24:59
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本文参考自:YuniKorn 一、YuniKorn 简介YuniKorn 是一种轻量级的通用资源调度程序,适用于容器编排系统。它的创建是为了一方面在大规模,多租户环境中有效地实现各种工作负载的细粒度资源共享,另一方面可以动态地创建云原生环境。YuniKorn 为混合工作负载提供统一的跨平台调度体验,包括无状态批处理工作负载状态服务,支持但不限于 YARN Kubernetes。YuniKo
在上一篇文章《Flink On K8s实践1:Flink Kubernetes Operator介绍》中讲解了Flink Kubernetes Operator是什么和它的架构,本文继续讲解如何安装使用Flink Kubernetes Operator。一、Flink Kubernetes Operator安装 在正式安装Flink Kubernetes Operator之前,需要先提前准备一套
转载 2023-11-21 22:50:26
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k8s 的介绍k8s 的介绍容器化相对于传统虚拟化优势选择docker容器部署要使用k8s的原因k8s Master节点Node节点各个节点组件间的关系Master节点组件介绍Node节点组件介绍k8s 核心概念     1. Deployment :    2. Service:    3. Namesp
一、前言     Rancher 是为使用容器的公司打造的容器管理平台。Rancher 简化了使用 Kubernetes 的流程,方便开发者可以随处运行 Kubernetes(Run Kubernetes Everywhere),以便于满足 IT 需求规范,赋能 DevOps 团队。当然 Rancher 2.x 已经完全转向了 Kubernetes。Rancher 2
转载 2024-01-03 07:51:55
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# Kubernetes 与 YARN 技术对比指南 ## 介绍 在现代分布式计算环境中,Kubernetes Apache YARN 都是非常流行的计算资源管理工具。两者各有特点,用于不同的应用场景。本篇文章旨在帮助你了解如何在 Kubernetes 上实现与 YARN 相对的技术对比,并提供详细的步骤代码示例。 ## 实现流程概述 以下是比较 Kubernetes YARN
原创 2024-09-05 03:25:22
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