第一章 Spark 性能调优1.1 常规性能调优1.1.1 常规性能调优一：最优资源配置Spark性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定，标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示
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2024-01-23 17:02:27
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Spark任务调度TaskScheduler调度入口：（1） CoarseGrainedSchedulerBackend 在启动时会创建DriverEndPoint. 而DriverEndPoint中存在一定时任务，每隔一定时间（spark.scheduler.revive.interval, 默认为1s）进行一次调度（给自身
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2023-07-22 18:58:18
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概述在生产环境下，Spark集群的部署方式一般为YARN-Cluster模式，之后的内核分析内容中我们默认集群的部署方式为YARN-Cluster模式。在上一章中我们讲解了Spark YARN-Cluster模式下的任务提交流程，但是我们并没有具体说明Driver的工作流程， 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ApplicationMa
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2024-07-08 15:55:08
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Spark 任务调度机制在工厂环境下，Spark集群的部署方式一般为YARN-Cluster模式，之后的内核分析内容中我们默认集群的部署方式为YARN-Cluster模式。在上一章中我们讲解了Spark YARN-Cluster模式下的任务提交流程，但是我们并没有具体说明Driver的工作流程， 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App
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2023-09-01 23:30:15
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FAIR 调度策略的树结构如下图所示： FAIR 调度策略内存结构 FAIR 模式中有一个 rootPool 和多个子 Pool， 各个子 Pool 中存储着所有待分配的 TaskSetMagager 。在 FAIR 模 式 中 ， 需 要 先 对 子 Pool&nbs
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2024-01-28 00:25:43
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在Spark Standalone模式下，集群资源调度由Master节点负责。Spark也可以将资源调度交给YARN来负责，其好处是YARN支持动态资源调度。Standalone模式只支持简单的固定资源分配策略，每个任务固定数量的core，各Job按顺序依次分配资源，资源不够时排队等待。这种策略适用单用户的场景，但在多用户时，各用户的程序差别很大，这种简单粗暴的策略很可能导致有些用户总是分配不到资
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2023-10-09 05:48:54
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参考文献：[1]王月汉,刘文霞,姚齐,万海洋,何剑,熊雪君.面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略[J].电力系统自动化,2022,46(15):37-45.1.基本原理以故障持续时间内负荷削减功率加权值最小为目标，建立了多源协同的灾后恢复优化模型，通过动态调度移动储能、电动汽车与柴油发电机，最大限度提升配电网韧性。其中移动储能的调度考虑到了配电网和交通路网的耦合关系，并对冰雪灾害等气候
操作系统 实验 进程调度算法实验思路时间片轮转（RR）调度算法是专门为分时系统设计的。它类似于 FCFS调度，但是增加了抢占以切换进程。该算法中，将一个较小时间单元定义为时间量或时间片。时间片的大小通常为 10~100ms。就绪队列作为循环队列。CPU 调度程序循环整个就绪队列，为每个进程分配不超过一个时间片的 CPU。为了实现 RR 调度，我们再次将就绪队列视为进程的 FIFO 队列。新进程添加
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2023-07-17 13:32:52
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摘要：TinyOS操作系统是专门应用于无线传感器网络设计的操作系统,是无线传感器网络发展的众多支撑技术之一.作为传感器网络的基本软件环境,TinyOS的简洁性,灵活性和高效性从根本上影响着整个网络的性能,因此对TinyOS操作系统的研究具有重要意义.论文介绍了传感器网络的结构,特征及其关键技术,分析了TinyOS操作系统的结构组成,设计思路及其编程语言nesC语言的特点;并对TinyOS的调度策略
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2023-10-03 19:22:17
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1、任务调度与资源调度任务调度：是指通过DAGScheduler，TaskScheduler，SchedulerBackend等进行的作业调度。资源调度：是指应用程序获取资源。任务调度是在资源调度的基础上，没有资源调度，那么任务调度就没有任何意义了。2、分配Driver（只对cluster模式有效）Spark的Driver的运行有2种模式，一种是Client模式（Driver程序运行在客户端，适用
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2023-11-13 10:21:18
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Spark内部有若干术语(Executor、Job、Stage、Task、Driver、DAG等)，需要理解并搞清其内部关系，因为这是性能调优的基石。节点类型有：1. Master 节点： 常驻master进程，负责管理全部worker节点。2. Worker 节点： 常驻worker进程，负责管理executor 并与master节点通信。 Dirvier：官方解释为： T
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2024-01-05 21:40:57
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线程调度器(Thread Scheduler): 操作系统的核心，它实际上就是一个常驻内存的程序，不断地对线程队列进行扫描，利用特定算法(时间片轮转法、优先级调度法、多级反馈队列调度法(MLFQ等)，找出比当前占有CPU的线程更有CPU使用权的线程，并从之前的线程中收回处理器，再使待运行的线程占用处理器。 线程调度策略(Thread scheduli
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2024-06-09 21:54:10
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CFS调度策略概述CFS（完全公平调度器）是从内核2.6.23版本开始采用的进程调度器。基本原理：设定一个调度周期(sched_latency_ns)，目标是让每个进程在这个周期内至少有机会运行一次。也就是每个进程等待cpu的时间最长不超过这个调度周期；然后根据进程的数量，平分这个调度周期内cpu的使用权，由于进程的优先级与nice值不同，分割的时候需要加权，每个进程的累积运行时间保存在自己的vr
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2023-12-20 06:06:40
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现在，Hadoop自带的调度策略规定是先进先出(FIFO)的，很多系统也是直接用它。虽然FIFO策略简单稳定，但随着用户和服务的日益增多，特别是服务等级的区分日益明显，高资费的用户希望拥有更优先的服务，因此FIFO没有办法适应越来越多的Hadoop商业应用需求。相关的开发种也有人考虑队列容量分配和公平队列算法，但算法实现都不够实用，也没有认真分析Hadoop中服务优先区分的具体要求。因此,本文将重
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2023-08-01 21:00:32
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Spark 任务调度机制 1. Job & Stage & Task2. Spark 任务调度概述Spark Stage 级调度Spark Task 级调度调度策略本地化调度失败重试与黑名单机制4.1Task数量和分区的关系4.2 阶段的划分4.3 阶段划分源码4.4 RDD 任务划分4.5 Task的数量4.6 Task种类的划分4.7 任务调度4.8 任务执行总结 ) 1.
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2023-08-11 15:15:12
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1、资源调度模式1.1、local模式（本地）运行该模式非常简单，只需要把Spark的安装包解压后，改一些常用的配置即可使用，而不用启动Spark的Master、Worker守护进程( 只有采用集群的Standalone方式时，才需要这两个角色)，也不用启动Hadoop的各服务（除非要用到HDFS文件系统）。 Spark不一定非要跑在hadoop集群，可以在本地，起多个线程的方式来指定。将Spar
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2023-08-11 14:15:59
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Spark 中的调度模式主要有两种：FIFO 和 FAIR。默认情况下 Spark 的调度模式是 FIFO（先进先出），谁先提交谁先执行，后面的任务需要等待前面的任务执行。而 FAIR（公平调度）模式支持在调度池中为任务进行分组，不同的调度池权重不同，任务可以按照权重来决定执行顺序。使用哪种调度器由参数 spark.scheduler.mode 来设置，可选的参数有 FAIR 和 FIFO，默认是
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2023-08-08 13:04:29
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Yarn的资源调度策略 理想情况下,我们对Yarn的资源申请应该立即得到满足,但实际情况下整个集群的资源总量是有限的,这时就依赖资源调度器对资源进行调度了. 但在实际过程中,资源的调度策略本身就是一个难题,很难有一个完美的调度策略可以适用与所有的情况,为此Yarn提供了三种调度器让我们自行选择适用FIFO调度器 这种调度会把所有资源申请放入一个队列先进先出.这是最简单的调度,也不需要
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2024-03-04 17:02:11
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Hadoop YARN Scheduler三个调度器YARN提供了CapacityScheduler, FairScheduler, FifoScheduler三个调度器，继承于AbstractYarnScheduler，Resource Manager通过调度器决定对提交application分配的资源大小。CapacityScheduler首先将所有资源分配到hierarchical queu
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2023-07-12 13:31:01
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Spark 作业调度概述Spark有几个在计算中调度资源的工具。首先需要记得，正如集群模式概述中描述的那样，每个Spark应用中（SparkContext实例）都运行着一组独立的执行进程。Spark运行在的集群管理器提供了应用间调度的工具。第二，在每个Spark应用中，由不同线程提交的多个“jobs”（Spark actions）可以同时运行。在处理网络请求的应用中这很常见，比如Shark服务器就
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2024-01-28 05:23:30
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