前言：
大部分情况下，kubernetes中的Pod只是容器的载体，通过Deployment、DaemonSet、RC、Job、Cronjob等对象来完成一组Pod的调度与自动控制功能。
Pod调度是由Scheduler组件完成的，可见图中位置。Scheduler工作原理pod创建流程及Scheduler调度步骤：节点预选(Predicate)：排除完全不满足条件的节点，如内存大小，端口等条件不满
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2023-10-17 16:27:31
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1.分配Driver（Cluster，只有在cluster模式在master才能为dirver分配资源） 2.为Application分配资源 3.两种不同的资源分配方式 4.spark资源调度方式一：任务调度与资源调度的区别1， 任务调度是通过DAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend等进行的作业调度；2， 资源调度是指应用程序如何获得资源；3，
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2023-08-26 11:08:13
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我这里以standalone-client模式为例。。。。。。。1.资源调度①Worker向Master汇报资源 ②Master掌握集群的资源 ③new SparkContext（conf）在Driver创建DAGScheduler对象和TaskSchedule对象 ④TaskSchedule向Master申请资源 ⑤Master收到请求后，找到满足资源的节点，启动Executor ⑥Execut
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2023-08-08 08:46:00
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Kubernetes资源调度是Kubernetes集群中非常重要的一个功能，它可以根据集群中的资源情况自动将容器调度到不同的节点上，从而实现负载均衡和资源优化。在本文中，我将向你介绍Kubernetes资源调度的整个流程，并提供相应的代码示例。
## Kubernetes资源调度的流程
Kubernetes资源调度的整体流程如下所示：
| 步骤 | 说明 |
| --- | --- |
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原创
2024-01-15 12:42:26
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# Kubernetes 调度 Spark 的完整流程指南
在现代数据处理领域，Apache Spark 与 Kubernetes 的协同使用愈发受到欢迎。对于刚入行的小白来说，理解如何将 Spark 作业调度到 Kubernetes 上是非常重要的一步。本文将为您提供一个详细的步骤指南，帮助您实现“在 Kubernetes 上调度 Spark 作业”。
## 整体流程概览
下面是实现 Ku
Kubernetes (K8S) 是一个用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。Spark是一个用于大规模数据处理的Apache项目。通过将Spark与Kubernetes集成，我们可以利用Kubernetes的弹性调度和资源管理功能来管理Spark应用程序。本文将介绍如何在Kubernetes上调度Spark应用程序。
### 一、整体流程
下面是整个流程的步骤。
| 步骤 |
原创
2024-01-16 12:58:23
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Spark性能优化主要分为：开发调优资源调优数据倾斜调优shuffle调优在开发完Spark作业之后，就该为作业配置合适的资源了资源参数设置的不合理，可能会导致没有充分利用集群资源，作业运行会极其缓慢；或者设置的资源过大，队列没有足够的资源来提供，进而导致各种异常本篇罗列资源调优的注意事项1. 引言建议先了解 Spark作业基本运行原理 和 Spark内存模型 参考： 尤其注意区分 Spark1
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2023-10-13 22:55:47
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健康检查上节课我们和大家一起学习了Pod中容器的生命周期的两个钩子函数，PostStart与PreStop，其中PostStart是在容器创建后立即执行的，而PreStop这个钩子函数则是在容器终止之前执行的。除了上面这两个钩子函数以外，还有一项配置会影响到容器的生命周期的，那就是健康检查的探针。在Kubernetes集群当中，我们可以通过配置liveness probe（存活探针）和readin
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2023-10-16 22:49:51
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文章目录Spark基础介绍基本概念Spark架构1.Spark资源分配策略粗粒度资源分配细粒度资源分配资源调度流程2.Spark任务调度策略任务调度流程任务调度算法Task失败重试与推测执行3.Yarn任务与资源调度流程Yarn基本概念Yarn资源与任务调度流程SparkOnYarn架构Yarn调度算法分类 Spark基础介绍基本概念Spark内部有若干术语(Executor、Job、Stage
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2024-04-11 20:12:58
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一、任务调度和资源调度的区别1.任务调度是通过DAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend等进行的作业调度2.资源调度是指应用程序如何获得资源3.任务调度是在资源调度的基础上进行的，没有资源就没有任务二、资源调度原理1.因为Master负责资源管理和调度，所以资源调度的方法shedule位于Master.scala这个类中，当注册程序或者资源发生改变时都会
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2023-07-28 15:06:11
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1.Spark资源调度和任务调度流程启动集群后，Worker节点会向Master节点汇报资源情况，Master节点掌握了集群资源情况。当Spark提交一个Application后，根据RDD之间的依赖关系将Application形成一个DAG 有向无环图。任务提交后，Spark会在Driver端创建两个对象：DAGScheduler和TaskScheduler，DAGScheduler是
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2023-10-01 21:09:28
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Spark资源调度分配内幕天机彻底解密一、分配Driver（Cluster） 二、为Application分配资源 三、两种不同的资源分配方式彻底揭秘 四、Spark资源分配的思考一、任务调度与资源调度的区别 1、任务调度是通过DAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend等进行的作业调度； 2、资源调度是指应用程序如何获得资源 3、任务调度是在
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2023-09-06 18:40:19
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标题：Kubernetes动态调度资源实现指南
引言：
Kubernetes是一个用于自动化部署、扩展和管理应用程序的开源容器编排平台。在Kubernetes中，动态调度资源是其中一个关键特性，它能够根据应用程序的需求自动分配和管理资源。本文将介绍使用Kubernetes实现动态调度资源的流程，并提供相应的代码示例。
一、Kubernetes动态调度资源流程概述
以下是实现动态调度资源的整体流
原创
2024-01-18 10:55:45
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Kubernetes是一个流行的容器编排平台，它能够自动管理和调度容器的部署和运行。在Kubernetes中，我们可以使用自定义资源定义（Custom Resource Definition，CRD）来定义处理非标准资源的控制器。那么，如何在Kubernetes中调度和管理FPGA资源呢？在本文中，我们将一步一步地介绍如何使用Kubernetes来调度FPGA资源。
整个流程如下：
1. 创建
原创
2024-01-16 14:51:39
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kubernetes资源调度概述及相关限制和调动
原创
2019-04-17 18:16:41
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一、操作场景对于Spark应用来说，资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务，若分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给它，而此时有其他的应用却资源紧张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。动态资源调度就是为了解决这种场景，根据当前应用任务的负载情况，实时的增减Executor个数，从而实现动态分配资源，使整个Spark系统更加健康。二、动态资源策
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2023-10-05 19:53:21
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初学spark在Standalone模式下的资源调度机制，发现学习源码是理解spark一切机制的根本。现在对相关spark2.1.0源码的学习做个梳理。一 应用程序提交时Master中对Driver和Executor的启动控制和资源分配机制。首先进入Master.scala中查看Master类，资源调度流程学习从receive方法的case RegisterApplicaiton(作业提交时的注册
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2023-08-23 09:21:50
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[size=medium][color=red][b]一、引子[/b][/color][/size]
在Worker Actor中，每次LaunchExecutor会创建一个CoarseGrainedExecutorBackend进程，Executor和CoarseGrainedExecutorBackend是1对1的关系。也就是说集群里启动多少Exe
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2024-08-13 13:53:29
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Spark任务调度机制论述在生产环境下，Spark集群的部署方式一般为YARN-Cluster模式。 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ApplicationMaster的RPC连接，通过ApplicationMaster申请资源，另一方面根据用户业务逻辑开始调度任务，将任务下发到已有的空闲Executor上。 当ResourceMan
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2023-08-08 13:49:35
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简介Spark调度机制可以理解为两个层面的调度。Spark Application调度(Spark应用程序在集群中运行的调度,包括Driver调度和Executor调度)和单个Spark应用程序SparkContext的内部调度。SparkContext内部调度就是每个Spark Application都会有若干Jobs(Spark Actions)，然后这些job是以何种机制在Executor上
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2023-08-08 08:46:16
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