一、队列与共享资源
    共享资源可以被多个会话、进程同时访问，因此它的访问需要保护。Oracle中，除了PGA，所有的东西（包括内存、磁盘、CPU、表、索引、事务等等，种类太多，一概用东西两字来代表）都是共享资源。多个进程或会话对共享资源操作时，就需要排队。这里所需要排的队就是队列（Enqueue）。访问不同的共享资源，需要排不同的队。
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原创
2012-07-29 15:24:22
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1.并发队列在并发队列上JDK提供了两套实现，一个是以ConcurrentLinkedQueue为代表的高性能队列非阻塞，一个是以BlockingQueue接口为代表的阻塞队列，无论哪种都继承自Queue。2.阻塞队列与非阻塞队(解释：非阻塞就是没有限制，如果队列里面没有元素了，这个时候还去队列里面取元素的话，就取出null值)阻塞队列与普通队列的区别在于，当队列是空的时，从队列中获...
原创
2021-07-13 10:27:07
253阅读
# Java 高资源消耗队列分析与优化
在现代应用中，队列作为一种重要的数据结构，广泛应用于任务调度、事件处理等场景。然而，在高并发环境下，不合理的队列实现和使用可能导致资源消耗过高，进而影响系统性能。本文将深入探讨 Java 中高资源消耗队列的问题，并提供优化方案和代码示例。
## 1. 队列的基本概念
队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，允许元素的插入和删除操作分别在队尾和队头进行
原创
2024-09-08 06:10:45
27阅读
num-executors 说明：该参数用于设置Spark作业总共要用多少Executor进程来执行。Driver在向YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照设置来在集群的各个工作节点上启动相应数量的Executor进程。此参数非常重要，若不设置，默认只会启动少量的Executor进程，此时会非常慢 建议：每个Spark作业的运行一般设置50~100个左右的Executor
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2023-10-20 19:32:50
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目录yarn的基本概念scheduler集群整体的资源定义fair scheduler简介配置demo队列的资源限制基于具体资源限制基于权重资源限制队列运行状态限制基于用户和分组限制队列的资源抢占抢被抢队列内部资源调度策略FairSharePolicyFifoPolicyDominantResourceFairnessPolicy队列的分配规则specified ruleuser ruleprim
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2024-07-27 22:28:07
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Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度（默认只支持内存，如果想进一步调度CPU，需要自己进行一些配置），本文将介绍YARN是如何对这些资源进行调度和隔离的。在YARN中，资源管理由ResourceManager和NodeManager共同完成，其中，ResourceManager中的调度器负责资源的分配，而NodeManager则负责资源的供给和隔离。Resource
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2023-09-13 13:04:46
185阅读
Hadoop Yarn的资源隔离是指为运行着不同任务的“Container”提供可独立使用的计算资源，以避免它们之间相互干扰。目前支持两种类型的资源隔离：CPU和内存，对于这两种类型的资源，Yarn使用了不同的资源隔离方案。
对于CPU而言，它是一种“弹性”资源，使用量大小不会直接影响到应用程序的存亡，因此CPU的资源隔离方案采用了Linux Kernel提供的轻量级资源隔离技术
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2023-08-28 12:33:53
609阅读
puppet自动化运维之file资源作用：①.支持文件和目录的操作；②.设置文件及目录的所有者及权限；③.恢复文件（包括文件的内容、权限及所有者）；④.清理目录以及子目录。 格式：file {"title": &
原创
2016-09-02 10:57:38
3303阅读
真实场景中，总会出现这样的情况：新提交的YARN应用需要等待一段时间，才能获得所需的资源。不能立即获得资源的应用，总不能直接拒绝，需要有个地方去存储这些应用 —— 使用队列同时，队列中的应用如何为其分配资源：是先到先得？还是优先执行资源需求较小的应用？ —— 需要有特定的策略为应用分配资源而YARN的调度器（scheduler）的工作就是根据既定策略为应用分配资源1. YARN中的三种调度器概述1
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2023-08-16 15:05:57
217阅读
## Yarn队列资源
在大规模数据处理的环境下，如何合理地管理和分配资源是至关重要的。Apache Hadoop Yarn (Yet Another Resource Negotiator) 是一种用于集群资源管理的框架，它允许我们以更高效和可伸缩的方式运行大规模数据处理作业。
在Yarn中，队列是资源调度的基本单位，它用于组织和管理集群中的资源。队列可以分为两种类型：根队列和子队列。根队列
原创
2023-10-19 14:13:04
64阅读
# 如何实现 "yarn 队列资源"
## 简介
在使用 yarn 进行资源调度时，队列是一个重要的概念。队列可以帮助我们优化资源的分配和调度，控制任务的运行顺序，提高集群的利用率和性能。本文将介绍如何使用 yarn 创建和管理队列资源。
## 流程概览
下面是实现 "yarn 队列资源" 的整个流程的概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 创建队列
原创
2023-12-15 10:36:27
113阅读
num-executors 参数说明：该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。 Driver在向YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的 各个工作节点上，启动相应
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2023-10-18 23:51:04
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最近在做一个使用sqoop抽取数据最终存进hawq里面的一个项目，然后在做项目的过程，因为经验等一系列的问题，碰到了不少坑，现在将我最近碰到的一个坑写一下，现象大致是这样的，数据在通过sqoop跑量时，会出现跟hawq哄抢资源的情况，也就是我通过yarn application -list 命令，我能明显看到hawq的一个进程一直在占用着资源，没法释放出来
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2023-09-22 08:46:33
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遇见的问题表象我喜欢直接说问题，然后说方案，干脆利索（既然你已经开始解决资源利用率的问题，说明你已经不是小白了，简单的问题就不说了）通过yarn 界面的scheduler链接来看队列资源使用情况,尽管你配置了资源可抢占，队列资源也已经超过了100%，但是队列资源还远没有达到配置的最大值,而且还是发现标签下的资源利用率不高、环境描述某一天突然发现集群线上作业pending数狂飙到上千个 ，结果发现资
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2023-10-11 09:15:44
166阅读
概述 资源参数调优是对Spark运行过程中各个使用资源的地方，通过调节各种参数，来优化资源使用的效率，从而提升Spark作业的执行性能。以下参数就是Spark中主要的资源参数，每个参数都对应着作业运行原理中的某个部分，我们同时也给出了一个调优的参考值。参数列表num-executors参数说明：该参数用于设置Spar
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2024-02-03 07:07:07
53阅读
在一个公司内部的Hadoop Yarn集群，肯定会被多个业务、多个用户同时使用，共享Yarn的资源，如果不做资源的管理与规划，那么整个Yarn的资源很容易被某一个用户提交的Application占满，其它任务只能等待，这种当然很不合理，我们希望每个业务都有属于自己的特定资源来运行MapReduce任务，Hadoop中提供的公平调度器–Fair Scheduler，就可以满足这种需求。Fair Sc
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2023-09-09 13:56:09
138阅读
文章目录环境配置背景目标资源隔离Cgroup & LinuxContainerExecutorcpu 资源隔离hard limit计算公式soft limit计算公式两种方式的一些对比总结根据不同场景选择限制模式开启Cgroup后带来的变化开启后运行时长的一些变化相关配置相关代码 环境配置cdh 5.15.0
cm 5.15.0
os centos 7.2背景yarn contain
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2023-11-07 12:53:07
110阅读
对队列进行了讲解分析，并用Java实现
原创
精选
2023-07-21 09:54:30
208阅读
目录一、场景二、TTL和DLX三、开发步骤 一、场景“订单下单成功后，15分钟未支付自动取消” 1.传统处理超时订单 采取定时任务轮训数据库订单，并且批量处理。其弊端也是显而易见的；对服务器、数据库性会有很大的要求， 并且当处理大量订单起来会很力不从心,而且实时性也不是特别好。当然传统的手法还可以再优化一下， 即存入订单的时候就算出订单的过期时间插入数据库，设置定时任务查询数据库的时候就只需要查
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2023-12-15 08:34:49
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目前，我们可以通过HUE连接到impala集群来提交SQL，进行一些数据分析和测试验证工作，非常方便，不用再额外配置beeline环境或者在java代码里面通过jdbc调用。但是，在hue上面提交SQL的时候，默认是会提交到default队列上，而线上集群往往都会根据业务设置相应的队列。因此，default上预留的资源一般不会很多，当需要跑一些比较大的SQL的时候，就需要选择相应业务的队列，否则可
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2023-07-26 14:30:10
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