Kubernetes（简称K8S）是一个开源的容器编排引擎，它提供了强大的调度功能，可以帮助我们更好地管理和调度容器应用。本文将介绍Kubernetes的调度方式，并通过示例代码帮助新手进行实践。
# K8S调度方式
Kubernetes调度方式决定了容器应用如何被分配和调度到集群中的节点上。Kubernetes提供了多种调度器，包括默认调度器、自定义调度器，以及第三方调度器。下面是整个调度过
技术背景网络中存在多种多样的业务类型流量，比如语音流量（VOIP）、文件传输流量（FTP）、访问web流量（HTML）等等，当网络中流量越来越多，会产生网络拥塞，转发延迟增加，严重时还会导致丢包，最终会导致各种类型的业务流量质量下降甚至不可用。解决方法解决网络拥塞的最好的办法是增加网络的带宽，但是会增加维护、运营的成本。最有效的解决方案就是应用一个“有保证”的策略对网络拥塞进行“公平”管理。（可管
进程调度方式是指操作系统在多个进程同时运行时，为这些进程分配CPU时间片的方式。Kubernetes作为流行的容器编排平台，也需要进行进程调度，以确保集群中的应用程序得到充分的资源利用和高效的运行。
在Kubernetes中，进程调度是通过调度器（Scheduler）来完成的。调度器负责决定将Pod（容器组）调度到哪个节点上运行。当有新的Pod需要运行时，调度器会根据集群中节点的资源情况和Pod
概述QoS(Quality of Service)是为了解决网络拥塞、时延、抖动、丢包等问题的一种技术。传统的QoS基于端口进行流量调度，HQoS(Hierarchical QoS)指层次化QoS，是一种既能控制某端口下更细粒度的用户流量，又能同时根据用户内业务的优先级进行调度的QoS技术。队列调度算法队列调度算法的公平性、分组排队时延等性能是影响QoS特性的重要因素。1、RR(Round-Rob
Java项目中使用XXL-JOB调度框架 我们的最近几个新项目在使用XXL-JOB进行任务调度，今天就分享下这个框架。XXL-JOB是一个分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线，开箱即用。特性(来源于官方)简单：支持通过Web页面对任务进行CRUD操作，操作简单，一分钟上手；动态：支持动态修改任务状态、启动/停止任务，
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2023-07-17 12:17:28
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相关概念： CPU使用率：使CPU尽可能的忙，即忙的时间/CPU运行时间； 吞吐量：单位时间内完成的进程数； 周转时间：从进程提交到进程完成的时间。包括所有时间段之和，包括进入内存、在就绪队列中等待、在CPU上执行和I/O上执行； 等待时间：就绪队列中等待所花时间之和。 响应时间：提交请求到产生第一响应的时间。 CPU调度方法： 1、先到先服务(FCFS):即先请求的进程先获得CPU
文章目录前言资源分配Standalone 模式yarn 模式下分配资源分析Spark的Master资源分配算法剖析scheduler方法Application的调度机制 前言资源分配Spark的分配资源主要就是 executor数量、每个executor需要的CPU core 数量、每个 executor 需要的内存大小。分配资源，首先要了解机器有多大的内存，多少个cpu core，就根据这个实
# 实现 Spark 多种调度方式
在大数据处理的过程中，Apache Spark 提供了多种调度方式以优化任务的运行效率。本文将引导你逐步实现 Spark 的多种调度方式，了解它们的机制及使用方法。
## 实现流程
以下是实现 Spark 多种调度方式的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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高级调度设置机制分为以下两类：节点选择器： nodeSelector , nodeName节点亲和角度： nodeAffinty调度器的逻辑1 节点选择器nodeSelector 、nodeName、NodeAffinity如果期望把pod调度到特定节点上，直接给定node名称即可，这样对应pod一定只能被调度到对应节点如果有一类节点都符合条件，则使用nodeSeleteor，给一定的节点打上标签
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2018-10-02 14:12:45
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DAG的生成概述DAG(Directed Acyclic Graph)叫做有向无环图，原始的RDD通过一系列的转换就就形成了DAG，根据RDD之间的依赖关系的不同将DAG划分成不同的Stage，对于窄依赖，partition的转换处理在Stage中完成计算。对于宽依赖，由于有Shuffle的存在，只能在parent RDD处理完成后，才能开始接下来的计算，因此宽依赖是划分Stage的依据。窄依赖
# 如何查看yarn调度方式
## 流程表格
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 进入yarn集群的web UI |
| 2 | 找到"Applications"选项 |
| 3 | 点击具体的应用程序 |
| 4 | 在应用程序详情页找到"Application Scheduling"选项 |
| 5 | 查看该应用程序的调度方式 |
```markdown
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1、spark应用之间的调度每个spark应用拥有一个独立的executor虚拟机集合，这些executor只会执行该spark应用的tasks。spark提供了多种集群资源分配方式：（1）最简易的方式是静态资源分配。此模式给每个spark应用分配一个静态的最大资源量，在spark应用的整个生命周期中都会保有这些资源。spark standalone、YARN和coase-graned Mesos
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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在集群部署方面，Yarn的各个组件是和Hadoop集群中的其他组件进行同一部署的。如图：YARN的ResourceManager组件和HDFS的名称节点（NameNode）部署在一个节点上，YARN的ApplicationMaster及NameNode是和HDFS的和数据节点（DataNosde）部署在一起的。YARN中的容器（动态资源分配单位）代表了CPU、内存、磁盘、网络等计算资源，可限定
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2023-08-10 19:19:17
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1.quartz任务调度框架;2.jdk的timer；3.jdk的ScheduledExecutor;4.linux/unix的系统任务调度：JCronTab;5.springfrawork的Spring Task;
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2022-07-06 10:30:45
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## Ambari修改YARN调度方式
### 介绍
Ambari是一种用于管理Hadoop集群的开源工具，它提供了一个用户友好的Web界面来管理和监控集群。在Ambari中修改YARN调度方式可以帮助我们更好地管理集群资源和调度任务。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[登录Ambari] --> B[找到YARN服务]
B --> C[点
一、FiFO（先进先出调度器）FIFO调度器（First In First Out）：单队列，根据提交作业的先后顺序，先来先服务。二、容量调度器（Capacity Scheduler）yahoo开发的多用户调度器 1、多队列：每个队列可配置一定的资源量，每个队列采用FIFO调度策略。
目录前言Dispatcher类的属性endpoints、endpointRefsreceiversthreadpoolEndpointDataDispatcher的调度逻辑MessageLoop的实现Inbox消息处理向Inbox投递消息停止Dispatcher总结前言前一段时间忙于发版，不太顾得上这个系列，今天忙里偷一点闲，继续写。上一篇文章以NettyRpcEnv的概况结尾，对它内部的一些重要
文章目录知识总览1. 进程调度的时机
知识总览
1. 进程调度的时机
原创
2021-05-20 21:26:32
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2022-03-15 15:26:00
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