1、 资源分配 通过SparkSubmit进行提交应用后，首先会创建Client将应用程序(字节码文件.class)包装成Driver,并将其注册到Master。Master收到Client的注册请求后将其加入待调度队列waitingDrivers，并等待分配执行资源。1．1 D
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2024-02-23 12:19:46
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# Yarn队列资源监控 Spark
## 一、整体流程
要实现Yarn队列资源监控 Spark，我们需要遵循以下步骤：
| 阶段 | 描述 |
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原创
2024-09-30 04:28:10
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黑盒之中有什么： 从抽象角度来看，内核就是计算机资源的管理者，当然管理资源是为了让应用使用资源。既然内核是资源的管理者，我们先来看看计算机中有哪些资源，然后通过资源的归纳，就能推导出内核这个大黑盒中应该有什么。
目录1、静态资源调度 2、动态资源调度3、配置 hadoop 中 yarn 相关文件4、启动 spark 作业查看是否动态资源调度 1、静态资源调度 当一个spark application运行在集群中时，会获取一批独立的executor进程专门为自己服务，比如运行task和存储数据。如果多个用户同时在使用一个集群，并且同时提交多个作业，
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2023-09-03 12:50:46
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文章目录第二十五章 使用系统监视器 - 配置健康监视器类设置运行状况监视器选项应用程序监视器应用程序监视器概述 第二十五章 使用系统监视器 - 配置健康监视器类此子菜单中的选项可让自定义 Health Monitor，如下表所述。注意：不能在系统监视器运行时使用这些选项来自定义健康监视器；必须先停止系统监视器，然后在进行更改后重新启动它。Activate/ Deactivate Rules|（未
目录前言MemoryManager的初始化静态内存管理器StaticMemoryManager构造方法计算堆内存储/执行内存总量内存申请方法静态内存管理布局图解总结前言在上一篇文章的最后，我们阅读了内存管理器MemoryManager抽象类的源码，并且提到它有两种实现：静态内存管理器StaticMemoryManager、统一内存管理器UnifiedMemoryManager。其中，StaticM
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2024-10-18 10:37:17
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# Spark 限制使用资源参数的科普文章
Apache Spark 是一个强大的分布式数据处理框架，广泛应用于大数据分析、机器学习等领域。在实际应用中，合理配置 Spark 的资源限制参数能够帮助我们更好地管理集群资源，提高任务执行效率，避免资源浪费。本文将介绍 Spark 中一些重要的资源管理参数，并以代码示例进行详细说明。
## 一、Spark 资源配置参数概述
在 Spark 中，资
原创
2024-08-28 08:07:09
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# Spark程序资源使用量详解
Apache Spark是一个强大的大数据处理框架，广泛应用于批处理、实时数据流处理和机器学习任务。了解Spark程序的资源使用情况，对优化性能、控制成本及提高效率至关重要。本文将为您详细介绍Spark程序的资源使用情况，并提供一些示例代码。
## Spark的基本架构
Spark使用集群计算的方式，在多个节点上并行处理数据。Spark的基本架构包括以下几个
Linux-dash是一款为Linux设计的基于Web的轻量级监控面板。这个程序会实时显示各种不同的系统属性，比如CPU负载、RAM使用率、磁盘使用率、网速、网络连接、RX/TX带宽、登录用户、运行的进程等等。它不会存储长期的统计。因为它没有后端数据库。本篇文章将会向你展示如何安装和设置Linux dash，这里所使用的Web服务器是Nginx.1.安装首先我们要启用EPEL 仓库。接下来，我们需
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2024-06-21 22:20:47
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OpenFeign服务接口调用 概述Feign是一个声明式WebService客户端。使用Feign可以让编写WebService客户端更加简单它的使用方法是定义一个服务接口然后在上面添加注解。Feign也支持可拔插式的编码器和解码器Spring Cloud对Feign进行了封装，使其支持了Spring Mvc标准注解和HttpMessageConverters。Feign可以与Eureka和Ri
# 如何使用 Yarn 监控资源队列使用
Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的资源管理工具。在使用Yarn的过程中，监控资源队列的使用情况对优化集群性能和资源分配至关重要。本文将向你介绍如何实现Yarn的资源队列监控，流程简单易懂。
## 监控流程概览
我们可以将监控资源队列使用的整体流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-22 03:32:44
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lances 是一款用于 Linux、BSD 的开源命令行系统监视工具，它使用 Python 语言开发，能够监视 CPU、负载、内存、磁盘 I/O、网络流量、文件系统、系统温度等信息。本文介绍 glances 的使用方法和技巧，帮助 Linux 系统管理员了解掌握服务器性能。1评论：曹 元其, 软件...
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2021-04-23 21:09:47
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前言glances 可以为 Unix 和 Linux 性能专家提供监视和分析性能数据的功能，其中包括：CPU 使用率内存使用情况内核统计信息和运行队列信息磁盘 I/O 速度、传输和读/写比率文件系统中的可用空间磁盘适配器网络 I/O 速度、传输和读/写比率页面空间和页面速度消耗资源最多的进程计算机信息和系统资源glances 工具可以在用户的终端上实时显示重要的系统信息，并动态地对其进
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精选
2016-09-10 10:34:53
413阅读
# Yarn集群资源使用监控的实现
在大数据处理中，Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是一个非常流行的资源管理器，能够有效地管理集群资源。实现Yarn集群资源使用监控，可以帮助我们更好地了解资源的使用情况，以便于优化资源分配和提升集群性能。本文将详细介绍如何实现Yarn集群资源使用监控的过程。
## 流程概述
首先，我们将整个实现流程整理如下：
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一、资源限制1.1、定义当定义pod时可以选择性的为每个容器设定所需要的资源数量，最常见的可设定资源师CPU和内存大小，以及其他类型的资源当为pod中的容器指定了request资源时，调度器就使用该信息来决定将pod调度到哪个节点上。当还为容器指定了limit资源时，kubelet就会确保运行的容器不会使用超出所设的limit资源量。kubelet还会为容器预留所设的request资源量，供该容器
Spark作业运行图： 1. 使用spark-submit提交一个spark应用，这个应用/作业会启动一个对应的driver进程，这个driver会根据提交模式的不同，可能在本地启动（client），也可能在集群中某个工作节点（cluster）上启动。 driver服务进程启动，会根据我们设置的参数，占用一定量的cpu和内存。 2. driver启动完成后做的第一件事是像集群的资源管理器去申
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2024-08-14 18:24:59
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spark作业原理 使用spark-submit提交一个Spark作业之后，这个作业就会启动一个对应的Driver进程。根据你使用的部署模式（deploy-mode）不同，Driver进程可能在本地启动，也可能在集群中某个工作节点上启动。Driver进程本身会根据我们设置的参数，占有一定数量的内存和CPU core。而Driver进程要做的第一件事情，就是向集群管理器（可以是Spark
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2023-07-27 18:06:54
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一、查看
资源集群状态1、集群整体状态kubectl cluster-info2、更多集群信息kubectl cluster-info dump3、查看
资源信息kubectl describe <
资源> <名称>4、实时查看
资源信息kubectl get pod<Pod名称> --watch一、Metrics Server介绍  
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2023-10-03 19:21:52
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Spark内存管理堆内和堆外内存规划作为一个 JVM 进程, Executor 的内存管理建立在 JVM 的内存管理之上, Spark 对 JVM的堆内(On-heap)空间进行了更为详细的分配,以充分利用内存。同时,Spark 引入了堆外(Off-heap)内存,使之可以直接在工作节点的系统内存中开辟空间,进一步优化了内存的使用。堆内内存受到 JVM 统一管理,堆外内存是直接向操作系统进行内存的
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2024-10-09 21:51:55
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这段时间研究了一下资源表的优化方案，算是有了一些成果，在此记录下来。先交代一下背景吧：我们的服务器把资源表放在共享内存上。这么做的原因主要是，进程core掉后再拉起时不需要重新再构建一遍资源表（构建资源表主要就是构建索引查询的数据结构，比如构建一个哈希表用于根据HeroID查询英雄配置这种）。然后，考虑到同一个机器上可能部署多个进程，于是自然就想到，能否有一种机制能够让一个机器上的多个进程共享同一
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2024-04-22 09:42:55
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