containerd的核心Layer层存储组件content，用于存储下载的layer层数据，大家知道镜像是分层架构，一个镜像可能有很多Layer层组成，通过各Layer堆叠形成最终的文件系统，供运行时组件调用。本节详细分析content组件。一、content服务接口type Store interface {
Manager
Provider
IngestManager
Ingeste
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2023-09-19 22:45:22
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最近项目在用kylin，在搭建开发环境和测试环境后，然后在kylin上建cube，kylin建cube实际就是调用集群的MR跑任务(也可以调用spark作为引擎)，在数据量小或者维度(kylin里面的一个概念)少的时候没问题，后来数据量大或维度多了，就经常出现OOM的问题。 其实一开始就知道是并行度过高的问题，也尝试过在kylin里面调试，但并没有用。后来通过jps查看yarnchild个
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2023-11-20 09:43:43
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答案写在最前面：Job的最大并行度除以每个TaskManager分配的任务槽数。问题在Flink 1.5 Release Notes中，有这样一段话，直接上截图。 这说明从1.5版本开始，Flink on YARN时的容器数量——亦即TaskManager数量——将由程序的并行度自动推算，也就是说flink run脚本的-yn/--yarncontainer参数不起作用了。那
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2024-03-10 15:25:49
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Container是nodemanager虚拟出来的容器，用来运行task任务的，调优维度是memory+vcore 如何优化Container参数？？假设128G,16个物理core的服务器1、装完Centos，消耗内存1G2、系统预留15%-20%内存（大概26G,其中包含Centos系统占用的1G内存），用来防止全部使用导致系统夯住和oom机制，或者给未来部署组件预留点空间。3、假
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2024-05-05 13:28:46
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Spark on Yarn 内存模块介绍由于spark节点分为Driver(只有一个)线程占用和Executor(一般有多个)线程占用两种概念。但两种节点内存模型一样，且OOM常发生在Executor，所以下面以单个Executor为例进行介绍。 Spark内存模型以及与yarn的关系如下图：① NM是yarn的一个服务，它可以控制单个container( spark executor)的最大内存
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2023-11-14 13:13:11
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Hadoop - container on yarnhadoop 2.x版本的mapreduce任务都提交到yarn框架执行container
定义：将一定的内存和CPU,如4G内存，1个vcore抽象成一个container任务都是运行在container里vcore：虚拟核数，一般是机器实际core的2倍yarn参数配置细节假定机器配置为64G,16corelinux的保护机制为了防止o
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2024-06-14 16:31:20
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application使用: yarn application [options]命令选项 描述-appStates 使用-list命令，基于应用程序的状态来过滤应用程序。如果应用程序的状态有多个，用逗号分隔。 有效的应用程序状态包含如下： ALL, NEW, NEW_SAVING, SUBMITTED, ACCEPTED, RUNNING, FINISHED, FAILED, KILLED-ap
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2023-09-04 19:26:37
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一、容器标签布局：Anchor：锁定位置，指定与窗口容器的边缘位置，会随着窗口大小的改变而改变；Dock：填充窗口的位置。一般与容器标签同时使用。1、Panel：对控件进行分组。可以独立布局，里面可以放其他控件和容器（包括自身）再进行布局。2、FlowLayOutPanel：流式布局标签。从左到右。宽度不够，自动换行。3、GroupBox：分组容器。拥有panel全部属性，比panel多了个标题和
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2023-11-07 06:56:17
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主要针对算法工程师和软件工程师介绍常用的功能（不包含运维工程师部分的集群管理等相关功能），添加了自己遇到的相关的一些易混淆知识点，意义是快速的上手以及复习并且解决一些常见的疑问。完整的知识点以及所有命令手册，可以参考：
Ubuntu Docker 安装 | 菜鸟教程
概括 Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可
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2023-12-10 17:27:10
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container_memory_working_set_bytes = container_memory_usage_bytes - total_inactive_anon - total_inactive_filememory used =container_memory_usage_bytes - cachecache = total_inactive_file + total_active
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2023-12-08 22:23:25
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在Hadoop生态系统中，Tez是一个高度可扩展的框架，旨在优化复杂的数据处理。尽管Tez和YARN的结合具有很多优势，但在设置容器数目时，可能会遇到一些挑战。本文将详细记录如何解决“tez on yarn 如何设置container的个数”这一问题，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化等部分。
## 问题背景
在数据分析和大数据处理的背景下，容器的数量直接影响作业的
Spark介绍 一个分布式的并行计算框架spark是下一代的map-reduce，扩展了mr的数据处理流程executor都是装载在container里运行，container默认内存是1G（参数yarn.scheduler.minimum-allocation-mb定义）AM(Application Master)在Spark中叫driver，AM向RM申请的是executor资源，当
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2023-12-10 10:59:12
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进入容器 进入容器 在使用 -d 参数时，容器启动后会进入后台。 某些时候需要进入容器进行操作，包括使用 docker attach 命令或 docker exec 命令，推荐大家使用 docker exec 命令，原因会在下面说明。 attach 命令 下面示例如何使用 docker attach
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2020-03-31 12:23:00
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associative containerbinary tree查找对数复杂度不能直接改变元素的值set不允许重复元素，重复元素当做同一个元素multiset可以有重复元素mapmultimapunordered containerhash table查找一个带某特定值的元素，速度可能更快，达到常量复杂度at()container adapterstackqueuepriority q
原创
2023-08-21 21:03:31
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最近，我需要手动将一些容器映像加载到作为容器运行时运行containerd（而不是Docker）的Linux系统中。我说“手动加载一些镜像”是因为该系统与Internet隔离，因此仅运行容器并containerd自动从镜像注册表中提取镜像是行不通的。解决缺少Internet访问的过程并不困难，但似乎没有任何文档可以证明，而我可以使用常规Web搜索轻松找到该文档。我认为在此处发布它可能会帮助将来寻求
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2024-02-27 11:56:19
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1.容器的历史容器概念始于 1979 年提出的 UNIX chroot，它是一个 UNIX 操作系统的系统调用，将一个进程及其子进程的根目录改变到文件系统中的一个新位置，让这些进程只能访问到这个新的位置，从而达到了进程隔离的目的。2000 年的时候 FreeBSD 开发了一个类似于 chroot 的容器技术 Jails，这是最早期，也是功能最多的容器技术。Jails 英译过来是监狱的意思，这个“监
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2024-05-05 12:02:09
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本文主要记录我在学习Data Structures and Algorithms with Object-oriented Design Patterns in C++ 第五章《Data types and Abstraction》时关于容器及容器内元素的理解。同时，也截取了《An Introduction to Design Patterns
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2023-08-18 16:22:05
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Oracle带来新的Application Containers特性，该特性对原有的多租户功能进行了增强，在CDB root容器中可以创建一个叫做Application root的容器，类似于CDB root，可在其内创建多个依赖于Application root的Application PDBs在Application Container特性下还有另一个概念，被命名为“Application”，
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2024-01-26 08:56:24
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1 前言 这节我们来看下 Container 哈，一样边看边记录一下，先通读一遍理解，理解完再记录加强一遍。2 ContainerBase 的结构 Container 是 Tomcat 中容器的接口，通常使用的Servlet就封装在其子接口 Wrapper 中。Container一共有4个子接口 Engine、Host、Context、Wrapper 和一个默
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2023-07-10 16:24:22
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１．产生背景 Hadoop1.x时： MapReduce：Master/Slave架构，1个JobTracker带多个TaskTracker JobTracker： 负责资源管理和作业调度 TaskTracker： 定期向JT汇报本节点的健康状况、资源使用情况、作业执行情况； 接收来自JT的命令：启动任务/杀死任务 产生问题：单点故障，节点压力大不易扩展YARN：不同计算框架可以共享同一个HDFS
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2023-07-20 20:18:43
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