主要讲三部分的内容：Kubernetes 的调度过程； Kubernetes 的基础调度能力（资源调度、关系
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2022-08-17 08:19:14
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kubernetes调度器在kubernetes中，调度指的是将新生成的pod调度到合适的Node节点上，然后Node上对应的kubelet才能运行pod。1.调度概述调度器通过kubernetes的watch机制来发现新生成的且未调度到Node上的pod。调度器会将发现的每一个未调度的pod调度到合适的Node上运行，调度器会使用以下所述的调度原则来做出调度选择。2.kube-scheduler
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2024-01-26 08:26:39
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系统调用是指使用类似函数调用的方式调用操作系统提供的API。虽然从概念上来说系统调用和函数调用差不多，但本质上它们有很大的不同（call vs int/syscall）操作系统的代码位于内核地址空间，而CPU在执行用户代码时特权等级很低，无权访问需要最高优先级才能访问的内核地址空间的代码和数据，所以不能通过简单的call指令直接调用操作系统提供的函数，而需要使用特殊的指令进入操作系统内核完成指定的
原创
2024-03-05 14:22:07
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# 实现"SPARK调度过程"教程
## 简介
在大数据处理领域，SPARK是一种十分流行的计算框架。通过SPARK框架，可以在集群上进行分布式计算，加速数据处理过程。SPARK调度过程是SPARK框架中非常重要的一部分。下面我将向你介绍SPARK调度过程的具体流程和实现方法。
## SPARK调度过程流程
首先，我们来看一下SPARK调度过程的整体流程，可以用以下表格展示：
| 步骤 |
原创
2024-05-04 03:33:51
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目录 YARN安装和启动 YARN任务调度器分类 容量调度器的设计思想 容量调度器的特点 容量调度器的配置容器调度器指定队列执行 Yet Anoth
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2023-09-25 08:57:50
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YARN：资源调度平台 YARN的调度器可以这样理解，Hadoop相当于一台虚拟计算机（由多台计算机构造的集群），那么HDFS就是这台虚拟计算机的文件系统，管理磁盘资源；而YARN负责管理虚拟计算机的CPU和内存资源。在YARN上跑的MapReduce程序（上一节跑的PI和wordcount两个应用程序）就是在这台虚拟计算机跑的应用程序，需要磁盘、内存和CPU等资源。所以，我们可以这样认
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2024-09-22 20:02:08
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一、简介Scheduler 是 kubernetes 的调度器，主要的任务是把定义的 pod 分配到集群的节点上。听起来非常简单，但有很多要考虑的问题：公平：如何保证每个节点都能被分配资源资源高效利用：集群所有资源最大化被使用效率：调度的性能要好，能够尽快地对大批量的 pod 完成调度工作灵活：允许用户根据自己的需求控制调度的逻辑Sheduler 是作为单独的程序运行的，启动之后会一直坚挺 API
原创
2022-03-27 17:37:08
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一、简介Scheduler 是 kubernetes 的调度器，主要的任务是把定义的 pod 分配到集群的节点上。听起来非常简单，但有很多要考虑的问题：公平：如何保证每个节点都能被分配资源 资源高效利用：集群所有资源最大化被使用 效率：调度的性能要好，能够尽快地对大批量的 pod 完成调度工作 灵活：允许用户根据自己的需求控制调度的逻辑Sheduler 是作为单独的程序运行的，启动之后会一直坚挺 API Server，获取 PodSpec.NodeName 为空的 pod，对每...
原创
2021-06-17 12:01:21
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1. 背景
在上一篇文章中：https://blog.51cto.com/u_15327484/7834523，介绍了applicationmaster申请资源流程：
注册applicationmaster。
发送资源分配请求。
获取资源，启动container。
发送剩余所需资源的分配请求。
然而，虽然是通过ApplicationMasterProtocol#allocate进行资源分配，但
原创
2023-10-12 20:52:05
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简介Yarn是一个通用的资源管理和任务调度平台执行流程客户端请求ResourceManager,执行某个程序(可能是MR程序,可能是Spark程序, Flink程序)因为RM只负责接收任务,具体的任务监控动作是由AppMaster来维护和管理的,所以RM会在某个NodeManager上创建AppMaster进程(代码级别),用于监控和管理该任务的执行AppMaster通过和RM的心跳机制,获取到该
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2023-08-11 16:58:27
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Yarn资源调度工作原理 由于Yarn良好的兼容性和扩展性，目前可以支持大部分数据引擎，所以了解Yarn的资源调度原理很有必要，Yarn主要由四个重要角色组成1 ResourceManager：顾名思义资源管理器，主要负责资源管理和调度，ResourceManager主要由两个组件构成：ApplicationManager,主要负责两类工作：1.管理监控各个系统的应用，包括启动Appli
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2023-06-02 13:54:29
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Driver向Master进行Application注册的时候，Master注册完之后，会调用schedule()方法，进行资源调度。下面我们对schedule()源码进行分析，schedule()源码如下：private def schedule(): Unit = {
// 首先判断master状态不是alive的话，直接返回，也就是说standby是不会进行资源调度的
if
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2023-08-29 16:39:23
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资源调度框架 YARN1 什么是YARNYet Another Resource Negotiator, 另一种资源协调者通用资源管理系统为上层应用提供统一的资源管理和调度，为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处2 YARN产生背景通用资源管理系统Hadoop数据分布式存储（数据分块，冗余存储）当多个MapReduce任务要用到相同的hdfs数据， 需要进行资源调度管理Hado
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2023-08-07 23:56:50
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K8S之Pod调度 文章目录K8S之Pod调度一、Schedule1.1 简介1.2 调度流程二、亲和性和反亲和性2.1 nodeSelector2.2 节点亲和性2.3 Pod亲和性2.4 Pod反亲和性三、污点和容忍度 一、Schedule1.1 简介 调度器通过kubernetes的Watch机制来发现集群中新创建且尚未被调度到Node上的Pod。调度器会将发现的每一个未调度的Pod调度到
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2024-02-26 21:23:02
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Kubernetes（简称K8S）是一种用于自动化应用程序的部署、扩展和管理的开源平台。在K8S中，调度过程是至关重要的，它决定了在集群中哪些节点上运行哪些Pod。本文将详细介绍K8S的调度过程，并给出相关的代码示例来帮助您更好地理解。
### K8S调度过程
在K8S中，调度过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 预选 (predica
原创
2024-04-15 17:15:14
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YARN 是一个资源管理、任务调度的框架，主要包含三大模块：ResourceManager（RM）、NodeManager（NM）、ApplicationMaster（AM）.1).ResourceManager 负责所有资源的监控、分配和管理；2).ApplicationMaster 负责每一个具体应用程序的调度和协调；3).NodeManager 负责每一个节点的维护。对于所有的 applic
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2023-08-08 11:25:40
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一、前述Spark的资源调度是个很重要的模块，只要搞懂原理，才能具体明白Spark是怎么执行的，所以尤其重要。自愿申请的话，本文分粗粒度和细粒度模式分别介绍。二、具体Spark资源调度流程图：Spark资源调度和任务调度的流程：1、启动集群后，Worker节点会向Master节点汇报资源情况，Master掌握了集群资源情况。2、当Spark提交一个Application后，根据RDD之间的依赖关系
原创
2018-12-25 10:59:00
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一、任务调度多进程和多线程本质都是同时进行多个任务的操作，所以首先要理解任务调度这个概念，这些都是比较抽象的概念。大部分操作系统(如Windows、Linux)的任务调度是采用时间片轮转的抢占式调度方式，也就是说一个任务执行一小段时间后强制暂停去执行下一个任务，每个任务轮流执行。任务执行的一小段时间叫做时间片，任务正在执行时的状态叫运行状态，任务执行一段时间后强制暂停去执行下一个任务，被暂停的任务
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2023-12-18 11:02:44
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在Kubernetes（简称K8S）中，调度过程是非常重要的一个环节，它决定了容器应该在哪个节点上运行。在这篇文章中，我们将详细介绍K8S调度的整个流程，并提供相关的代码示例，帮助新手理解如何实现K8S调度过程。
首先，让我们通过一个表格来展示K8S调度的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Pod配置文件 |
| 2 | 调用K8S API服务器
原创
2024-04-08 10:44:47
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一。YARN 的三种资源调度器概述Hadoop 的 资源管理框架 yarn 是支持可插拔的资源调度器的。目前内置支持的调度器有三个，即 fifo, capacity 和 fair 调度器三个，如下图所示：简单对比下三种调度器：FIFO - Allocates resources based on arrival time. 在当前强调多租户和资源利用率的大环境下，几乎已
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2023-08-27 08:53:25
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