随着集群规模和负载的增加,JobTracker在内存消耗,线程模型,扩展性,可靠性方面暴露出了缺点,为此需要对它进行大整修。  MRv2最基本的设计思想是将JobTracker的两个主要功能,即资源管理和作业调度/监控分成两个独立的部分。在该解决方案中包含两个组件:全局的Resource Manager(RM)和与每个应用相关的Application Master(AM)。这里的“应用”指一个单独            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 设置Yarn公平份额抢占阈值
作为一名经验丰富的开发者,我将帮助你实现"yarn 公平份额抢占阈值设置"。在下面,我将详细介绍整个流程,并提供具体的代码示例。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 进入Yarn配置目录 |
| 步骤2 | 打开`yarn-site.xml`配置文件 |
| 步骤3 | 添加或修改`yarn.schedul            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            HPF算法: 按优先级进行排序,优先级越高的则优先执行,前提条件是到达时间要对,没到达的不考虑。主要逻辑: 主要是考虑两点: 第一:排序问题,即初始化的时候按到达时间以及优先权来排序。 第二:时间片记录问题,当前时间有没有进程进来,进来的要进行优先权的排序,只要在这个时间片内能到达的,则证明可以跑,那么就按最高优先级的排序,让高优先级的先执行即可代码区:#include<iostream&g            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # CDH YARN资源抢占的理解与实践
Apache Hadoop YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop生态系统中的一种资源管理器,它负责管理集群资源的分配和调度。在大数据处理过程中,资源的有效利用至关重要。为了保证高优先级的任务能够快速运行,YARN引入了资源抢占的机制。本文将介绍CDH(Cloudera Distribution for            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Yarn 任务资源抢占
在大规模的分布式计算中,任务资源的抢占是一个非常重要的问题。当有多个任务同时请求资源时,如何高效地进行资源分配和管理就成了一个关键的问题。Yarn(Yet Another Resource Negotiator)是Apache Hadoop的一个子项目,提供了一个通用的集群资源管理系统,可以帮助我们解决这个问题。
## Yarn 简介
Yarn 是一个分布式计算资            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            一、资源把需要排他性使用的对象称为资源。资源可以是硬件也可以是软件,比如打印机或者数据库中的一个加锁记录。资源可以分为两类:可抢占资源和不可抢占资源。可抢占资源:可以从拥有它的进程中抢占而不产生副作用。不可抢占资源:不引起相关的计算失败的情况下,无法把它从占有它的进程处抢占过来。抢占这个词,在进程和线程调度时就提到了这个概念,那时是进程或者线程可以抢占CPU,即抢占式调度。存储器也可以抢占,如内存            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            抢占概念当一个job提交到一个繁忙集群中的空队列时,job并不会马上执行,而是阻塞直到正在运行的job释放系统资源。为了使提交job的执行时间更具预测性,可以设置等待的超时时间,MinShareTimeout与FairShareTimeout.下面会提到)。Fair调度器支持抢占。抢占就是允许调度器杀掉占用超过其应占份额资源队列的containers,这些containers资源便可被分配到应该享            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、客户端进行操作1、根据yarnConf来初始化yarnClient,并启动yarnClient2、创建客户端Application,并获取Application的ID,进一步判断集群中的资源是否满足executor和ApplicationMaster申请的资源,如果不满足则抛出IllegalArgumentException;3、设置资源、环境变量:其中包括了设置Application的Sta            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ### 基本概念1. 集群资源定义  YARN的资源抽象比较简单,只有两种资源:内存和CPU。而资源数量是管理员手动设置的,每个NM节点可以贡献一定数量的内存(MB)和CPU,由RM统一管理,不一定是真实的内存和CPU数。其中内存资源是比较关键的,直接决定任务能否成功。如果某个任务需要的内存过多,可能无法执行,或者OOM。CPU资源的限制比较弱,只限定了一台NM上能并发执行多少任务。如果            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Linux 调度器简史早期的 Linux 调度器使用了最低的设计,它显然不关注具有很多处理器的大型架构,更不用说是超线程了。1.2 Linux 调度器使用了环形队列用于可运行的任务管理,使用循环调度策略。 此调度器添加和删除进程效率很高(具有保护结构的锁)。简而言之,该调度器并不复杂但是简单快捷。Linux 版本 2.2 引入了调度类的概念,允许针对实时任务、非抢占式任务、非实时任务的调度策略。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            先来先服务短进程优先算法优先级调度(抢占)优先级调度#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;
struct PCB
{
    int id;                          /            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            磁盘调度算法当多个访盘请求等待时,采用一定的策略,对这些请求的服务顺序调整安排,旨在降低平均磁盘服务时间,达到公平、高效。公平:一个I/O请求在有限时间内满足高效:减少设备机械运动所带来的时间浪费先来先服务 FCFS按访问请求到达的先后次序服务 优点:简单公平 缺点:效率不高,相邻两次请求可能会造成最内到最外的柱面寻到。使磁头反复移动,增加了服务时间最短寻道时间优先 SSTF优先选择距当前磁头最近            
                
         
            
            
            
            固定优先级抢占式调度:每个任务都被赋予了一个优先级,该优先级只能被任务修改,不能被内核本身修改每个任务都可以存在于一个或多个状态在任何时候都只有一个任务可以处于运行状态调度器总是在处于就绪态的任务中选择具有最高优先级的任务来执行抢占式:是指任务进入就绪态或者优先级被修改时,如果处于运行态的任务优先级更低,那么该任务总是抢占当前运行任务。调度策略:1、单调速率调度:根据任务周期性执行速率来分配一个唯            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            进程调度有哪几种方法?优先级调度的机制是什么?参考:OS中常用的调度算法总结linux进程(任务)调度算法进程类型:IO消耗型(交互)处理器消耗型(计算)进程两种不同的优先级:nice值,普通进程实时优先级,实时进程调度器,目的是允许不同类型的进程可以有针对性地选择调度算法。 实时进程比普通进程先得到调度。 一种普通进程的调度策略:完全公平调度(CFS),是一个针对普通进程的调度类,在linux中            
                
         
            
            
            
            CM提供了众多的资源KPI指标,以及丰富的可视化的资源分配、运维和监控界面。运维人员能在单一管理界面配置、监控和导出实时的系统集群资源状态、管理规则以及分用户、任务的使用状况。 CDH 以及 CM 能同时满足动态以及静态的资源管理。 动态资源池可以提供基于 YARN 的动态资源隔离能力,静态资源池可以提供基于 Linux 容器技术的静态资源隔离能力。动态资源池Yarn默认有三种调度器——FIFO、            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            对于共享资源,有一个很著名的设计模式:资源池(Resource Pool)。该模式正是为了解决资源的频繁分配﹑释放所造成的问题。为解决我们的问题,可以采用数据库连接池技术。数据库连接池的基本思想就是为数据库连接建立一个“缓冲池”。预先在缓冲池中放入一定数量的连接,当需要建立数据库连接时,只需从“缓冲池”中取出一个,使用完毕之后再放回去。我们可以通过设定连接池最大连接数来防止系统无尽的与数据库连接。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            这是前一阵给团队培训,提高团队工作绩效时写的。 四个原则:l 瓶颈性任务最优先解决原则l 高不确定性的任务优先解决原则l 前置性原则l 复杂多变任务的处理原则瓶颈性任务最优先解决原则比如说,上面这个任务分解,B、C、F这条线是瓶颈线。是最优先解决的线。高不确定性的任务优先解决原则满足下列两条之一的任务是高不确定性任务:· 困难的、没有实现            
                
         
            
            
            
            当多个访问请求在等待时,采用一定的策略对这些请求
的服务顺序调整安排,降低平均访问磁盘服务时间,达到公平、高效。
	公平:一个I/O请求在有限时间内满足
	高效:减少设备机械运动所带来的时间浪费算法1)先来先服务
2)最短寻道时间优先
3)扫描算法
4)单向扫描调度算法数据说明假设磁盘访问序列为:98,183,37,122,14,124,65,67读写头起始位置:53利用以上数据来比较一下这四种磁            
                
         
            
            
            
            1. P117页,练习15:最高响应比 2. P119页,练习22(2):时间片轮转 3. 现设定采用三级反馈队列调度算法,三个队列分别为0、1和2,对应时间片为2、4、8。现有四个进程A、B、C、D,到达时刻分别为0、5、7、12,执行时间分别为7、4、13、2。请写出整个进程调度过程,包括每个时间段,执行的进程,执行后进程状态,各个队列内进程的变化。 4            
                
         
            
            
            
            JobStore持久化(第一篇)1.Job存储我们所讨论的与Scheduler有关的Job和Trigger保存到哪里了呢,默认是以保存在内存里,但是如果我们为了解决一些生产上的问题,不得不采取数据库存储。2.Quartz的Job存储Quartz支持两种不同类型的存储机制:
- 内存(持久化)存储
- 持久化存储
   默认情况下是以内存存储3.JobStore接口Quartz为所有的Job存储提供            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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