这段时间在开发一个内部项目，由于需求问题使项目开发进度一直不是很理想，当然了那都是产品经理的事情，我作为一个技术负责人要负责的也大概就是快速迭代、质量、扩展性问题。这文章我记录下如何根据环境来动态打包项目配置。开发框架我这使用的是springboot，在开发中我们一般分为开发环境（dev）、测试环境（test）、正式环境（pro）三个环境，有时候我们可能需要针对不同环境使用不同的配置。要想实现这种
Spark Streaming揭秘 Day17资源动态分配今天，让我们研究一下一个在Spark中非常重要的特性：资源动态分配。 为什么要动态分配？于Spark不断运行，对资源也有不小的消耗，在默认情况下，Spark采用的是粗粒度分配，那么低峰值时会产生大量的资源浪费。 比较有意思的是，在Spark Core和Spark Streaming中对于动态资源管理，采用了两种不同的思路。Spark cor
一、资源抽象二、资源管理器 资源管理器在Flink中叫做ResourceManager。Flink同时支持不同的资源集群类型，ResourceManager位于Flink和资源管理集群(Yarn、K8s等)之间，是Flink集群资源管理器的抽象，其主要作用如下：申请容器启动新的TM，或者为作业申请Slot。处理JobManager和TaskManager的异常退出。缓存Tas
## Spark动态资源调整参数实现步骤
### 一、流程图
```mermaid
graph TD
A(开始) --> B(设置Spark属性)
B --> C(创建Spark会话)
C --> D(加载数据)
D --> E(定义数据处理逻辑)
E --> F(设置动态资源调整参数)
F --> G(执行数据处理)
G --> H(结束)
```
### 二、具体步骤及代码实现
###
文章目录malloc动态内存分配realloc动态内存调整头文件说明C程序运行结果读100行数据读1200行数据读10000行数据 malloc动态内存分配malloc的全称是memory allocation，中文名为动态内存分配。其函数原型为void *malloc(unsigned int size);其作用是在内存的动态存储区中分配一个长度为size的连续空间。此函数的返回值是分配区域的
普通进程：采用动态优先级来调度调度程序周期性地修改优先级(避免饥饿)实时进程：采用静态优先级来调度由用户预先指定，以后不会改变静态优先级：进程创建时指定或由用户修改。动态优先级：在进程运行期间可以按调度策略改变。非实时进程采用动态优先级，由调度程序计算只要进程占用CPU，优先级就随时间流失而不断减小。task_struct的counter表示动态优先级调度策略(结合task_struct结构)ta
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
首先性能调优第一条，就是增加和分配更多的资源； 如果资源分配达到能力范围顶端以后，开始考虑具体性能调优1、分配哪些资源？ excutor,cpu per excutor(每个excutor所用使用cpu） ,memory per excutor(每个excutor所能使用内存） ,driver memory2、在哪里分配这些资源？ 生产环境时，提交spark作业时，用spark-submit sh
本次总结见目录stage切割规则1:每一个stage的并行度由task个数决定，task由partition个数决定，partitio由数据大小决定，或者说，stage并行度由最后一个RDD的partiton决定2：每个task的处理逻辑就是每条线贯穿的Stage的所有的partition的处理逻辑，以递归函数的展开式整合起来的见图Spark任务调度流程代码：
1）var conf = new S
Spark streaming动态调整资源调研报告一、
原创
2023-05-11 13:09:44
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K8S资源动态调整是指根据应用负载的变化，动态地调整Kubernetes集群中容器资源的分配，从而更好地利用资源并提高应用的性能和可靠性。下面我将详细介绍如何实现K8S资源动态调整。
### 流程概览
以下是实现K8S资源动态调整的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 创建HPA | 创建Horizontal Pod Autoscaler，用于监控应用的
1、Yarn的基本架构Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。2、Yarn的工作原理可以将上图描述为：
（1）MR程序提交到客户端所在的节点。
（2）YarnRunner向ResourceManager申请一个Application。
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2023-08-16 15:33:34
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EDH作为统一的企业级数据中心，往往是一个多租户的应用环境。在该环境中，不同用户会同时使用集群资源。如何保证用户数据不被任意篡改？如何保证任务的权限控制 (例如用户A不能任性地取消用户B的任务)？如何确保用户资源使用不超过他们的配额？
1. 开启HDFS权限检查 (默认是开启的)
"Check HDFS Permissions"选中
2. 在集群中创建新用
一、测试环境物理机硬件资源4核 Intel(R) Core(TM) i5-2430M CPU @ 2.40GHzOSUbuntu 12.04.1 LTS内核Linux wm-Aspire-4750 3.2.0-33-generic-pae #52-Ubuntu SMP Thu Oct 18 16:39:21 UTC 2012 i686 i686 i386 GNU/Linux测试工具a
原创
2013-03-26 12:12:26
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前言我们都知道,在Hadoop中,一个Job的执行需要转化成1个个的Task去执行,在Task中,有会有2个类型,一个为Map Task,另一个就是Reduce Task.当然,这不是最底层的级别,在Task内部...
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2020-01-12 19:09:00
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不要写死，一个永恒的话题。动态化，也是一个涵盖了界面，功能，数据，配置诸多方面的一个宽泛话题。在之前的一篇《解耦神器 —— 统跳协议和Rewrite引擎》中提到了我们的配置中心。这篇文章就跟大家聊一聊手机天猫在配置动态化上的心路历程。
一、动态化就像野心一样会膨胀 最初移动App就是一个
前言使用printk的打印方式只能通过设置输出等级来进行控制，具备一定的局限性。在实际系统运行过程中，我们更希望能选择性地打开某些子系统或者模块的输出，为此内核提供了动态调试技术。内核中包括pr_debug、dev_dbg接口都使用了动态调试技术。动态调试配置与使用配置内核选项要使用动态调试，需要在内核编译时打开动态调试开关，配置选项为CONFIG_DYNAMIC_DEBUG以及CONFIG_DE
作者阿里云容器平台技术专家 王程阿里云容器平台技术专家 张晓宇（衷源） ## 引子 不知道大家有没有过这样的经历，当我们拥有了一套 Kubernetes 集群，然后开始部署应用的时候，我们应该给容器分配多少资源呢？很难说。由于 Kubernetes 自己的机制，我们可以理解容器的资源实质上是一个静态
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2019-08-29 23:13:00
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注意：本篇博客，主要参考自以下四本书《分布式Java应用：基础与实践》《深入理解Java虚拟机（第二版）》《突破程序员基本功的16课》《实战java虚拟机》说明：关于JVM内存结构，查看《第一章 JVM内存结构》，下面所讲的JVM内存分配主要是指在Hotspot JVM下新建对象在堆内存中分配的情况。 1、创建一个真正对象的基本过程六步：1. 类加载机制检查
JVM首先检查一个new指令
1、什么时候进行进程切换调度策略目标：1、进程响应尽量快；2、后台作业吞吐量尽量高；3、尽可能避免进程饥饿；4、低优先级和高优先级进程需要尽量调和。
调度策略：决定什么时候选择什么进程运行的规则。基于分时技术。调度程序跟踪进程，动态调整优先级
进程分三类：1、交互进程；2、批处理进程；3、实时进程；
抢占无需等待当前进程的时间片片结束
时间片：应该大于进程切换花费的时间，越大，CPU利用率
