- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏xingoo, 一个梦想做发明家的程序员
——资源调度浅学
在hadoop生态越来越完善的背景下，集群多用户租用的场景变得越来越普遍，多用户任务下的资源调度就显得十分关键了。 为了解决上面的问题，就需要在hadoop集群中引入资源管理和任务调度的框架。这就是——Yarn。 YARN的发展 Yarn在第一代的时候，框架跟hdfs差不多。 YARN资源调度流程 YARN的资源调度可以看官网提供的图片： ? 其中Resourcemanager里面一个很重要的东西，就是调度器Scheduler，调度规则可以使用官方提供的，也可以自定义。 总的来说，YARN的资源调度还是比较完善的。 参考 YARN发展史 YARN调度器规则 《HADOOP YARN 权威指南》
1.2K50发布于 2018-01-17 - 来自专栏腾讯云原生团队
详解K8s资源拓扑感知调度、资源优化策略最佳实践
当离线可用算力受在线干扰动态变化时，调度器仅感知节点静态资源（Kubelet采集）。 如果忙时调度过多的离线任务，会导致剧烈的资源争抢，并且每个离线Pod的性能都会下降。 Kubernetes精细化调度 在原生Kubernetes不能很好地解决资源竞争与资源感知问题时，亟需对资源进行更加精细化的调度。 如上图，是精细化调度系统的结构。 Scheduler-Plugins能扩展调度器，为Pod进行资源拓扑分配。 扩展调度器是通过Scheduler-Plugins来实现的，可以在几个插入点做一些插件，保证实现标库资源头部感知调度的功能。 在Fitter的插件内，可以过滤节点拓扑资源和选择Zone并分配资源。 总结 本文围绕Kubernetes的资源拓扑感知调度的主题展开。
4.8K30编辑于 2022-09-06 - 来自专栏架构驿站
GPU 资源调度：k8s-device-plugin 知多少 ？
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能应用场景 - 基于 k8s-device-plugin 机制所实现的 GPU 资源动态调度。 spec: restartPolicy: Never containers: - name: cuda-container image: nvcr.io/nvidia/k8s 5、与调度器的无缝集成 Device Plugin 能够与 Kubernetes 调度器协同工作，根据 Pod 的资源需求高效调度 GPU 资源，避免资源争抢或浪费。 例如，当一个节点上挂载了多块显存不同的 GPU（如 8GB 和 12GB），某些应用希望使用显存大于 10GB 的 GPU，这种需求无法通过节点标签和选择器实现。 （3）动态资源调度 结合 CRD 和调度器扩展，设备插件能够动态报告硬件资源的状态，并根据 Pod 的资源请求进行智能调度。这种方法特别适合处理异构设备场景。
2.1K20编辑于 2024-12-09 - 来自专栏牛肉圆粉不加葱
YARN资源调度器
CPU和内存总量，这两个值均可通过配置选项设置，具体如下： yarn.nodemanager.resource.memory-mb：可分配的物理内存总量，默认是8G yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio 任务使用单位物理内存量对应最多可使用的虚拟内存，默认值是2.1，表示使用1M的物理内存，最多可以使用2.1MB的虚拟内存总量 yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores：可分配的虚拟CPU个数，默认是8。 中的资源调度器将资源分配给各个ApplicationMaster 第二层中，ApplicationMaster再进一步将资源分配给它的内部任务 YARN的资源分配过程是异步的，也就是说，资源调度器将资源分配给一个应用程序后 ，进而将多维资源调度问题转化为单资源调度问题，即DRF总是最大化所有主资源中最小的 ---- 资源抢占模型 在资源调度器中，每个队列可设置一个最小资源量和最大资源量，其中，最小资源量是资源紧缺情况下每个队列需保证的资源量 资源管理和调度均由调度器完成，管理员可在调度器中设置每个队列的资源容量，每个用户资源量等信息，而调度器则按照这些资源约束对应用程序进行调度 参考：《Hadoop 技术内幕：深入解析 YARN 架构设计与实现原理
1.4K60发布于 2018-08-24 - 来自专栏桥路_大数据
【Yarn】资源调度策略
资源调度策略 Yarn既然是一个分布式资源调度框架，管理着节点上的计算资源，那它分配这些资源的时候，便会存在调度策略。 而Yarn的调度策略有三种：FIFO调度、容量调度、公平调度。 FIFO调度器 FIFO Scheduler（先进先出调度器），这种调度器其实已经耳熟能详了，它将所有任务放入一个队列，先进队列的先获得资源，排在后面的任务只有等待，总的原则就是先到先得。 Yarn在全局上，FIFO已经不再推荐使用，但它依然被保留为三种可选的调度策略之一；而且它在调度策略为容量调度器、公平调度器时，可作为单队列内部的调度方案。 容量调度器 Capacity Scheduler（容量调度器）的核心思想是：提前做预算，在预算指导下分享集群资源。Yarn默认的调度策略。 既然FIFO单队列对紧急、耗时短的任务不友好，使得这些任务无法立即执行，那么就划分多个队列，用于提交不同的任务，并对这些队列提前预分配资源，可以按照百分比来分配，也可以按照容量来分配。现在
82220发布于 2021-09-10 - 来自专栏数据人生
Hadoop资源调度器
YARN上提供三套调度器：Capacity Scheduler、Fair Scheduler、FIFO Scheduler。本文将对这几种调度器进行描述。 Capacity Scheduler和Fair Scheduler具有很多相似的地方：1）多队列多用户调度器；2）每个队列可配置子队列；3）可以为每一个队列分别配置资源，包括最小资源量和最大资源量，并指定队列的用户权限 ；4）当一个队列的资源空闲时，可以分配给其他队列使用；5）队列内部的调度算法：均支持优先级的FIFO调度算法和DRF调度算法，而Fair Scheduler还支持fair调度策略，即n个作业的资源量均为 但这两种调度器的核心调度策略不一样：当有资源空闲时，Capacity Scheduler会将资源优先分配给资源占用少的队列，而Fair Scheduler会将资源优先分配给缺额大的队列。 参考资料： hadoop2.0 yarn 之 资源调度器 基于hadoop2.2.0
58020编辑于 2022-09-23 - 来自专栏桥路_大数据
Yarn资源调度策略
资源调度策略 Yarn既然是一个分布式资源调度框架，管理着节点上的计算资源，那它分配这些资源的时候，便会存在调度策略。 而Yarn的调度策略有三种：FIFO调度、容量调度、公平调度。 FIFO调度策略不需要配置，Yarn默认使用的就是这种策略。 容量调度器 Capacity Scheduler（容量调度器）的核心思想是：提前做预算，在预算指导下分享集群资源。 当然也可以设置为100%，但这样的话，如果队列A此时提交任务，容量调度支持抢占，需要队列B释放资源，这部分的调度过程是有开销的。 如果存在多个队列，集群出现的空闲资源如何分配？ 会弹性分配，优先分配给“实际资源/预算资源”比值最低的队列。 而且容量调度可以嵌套子队列，作业分配时更加灵活。 公平调度器 Fair Scheduler（公平调度器），也是进行多队列的划分，但它不同于容量调度的是，公平调度不会为每个队列预先分配资源。那这些队列之间如何使用集群资源呢？多队列公平共享集群资源。
1.4K30发布于 2021-01-05 - 来自专栏技术最杂谈
YARN资源调度策略
rBAoL1-Q20mAN44lAAO6uDAqdEA653.png YARN资源调度策略 YARN 资源调度器是直接从MR基础上修改而来，它提供了三种可用资源调度器，分别是FIFO Scheduler 1.2 Capacity Scheduler Capacity Scheduler容量调度是Yahoo!开发的多用户调度器它以对了为单位划分资源。每个队列可设定一定比例的资源最低保证和使用上限。 ² 弹性调度：如果队列中的资源有剩余或者空闲，可以暂时共享给那些需要资源的队列，而一旦该队列有新的应用程序需要资源运行，则其他队列释放的资源会归还给该队列（非强制回收），从而实现弹性灵活分配调度资源，提高系统资源利用率 1.2.3 思考：为什么叫容量调度？ Capacity Scheduler资源调度算法如何体现是容量调度？ 答： 1) 队列资源采用容量占比的方式进行分配。 队列空闲资源被共享给其他队列后，如果再提交用户程序，需要计算资源，调度器需要为它回收资源。为了尽可能降低不必要的计算浪费，调度器采用了先等待再强制回收的策略。
9.1K120发布于 2018-08-25 - 来自专栏学习内容
Yarn资源调度器
一、Yarn资源调度器 Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。 第8步：该NM创建Container，并产生MRAppmaster。 第9步：下载Client提交的资源到本地。 公平调度器—缺额 公平调度器设计目标是：在时间尺度上，所有作业获得公平的资源。某一时刻一个作业应获资源和实际获取资源的差距叫“缺额”。 调度器会优先为缺额大的作业分配资源 3.22 资源分配方式 有3种资源分配方式：FIFO策略、 Fair 策略、 DRF策略。 （1）、FIFO策略 公平调度器每个队列资源分配策略如果选择FIFO的话，此时公平调度器相当于上面讲过的容量调度器。
79450编辑于 2023-09-07 - 来自专栏腾讯云大数据
Flink资源调度模型
作者：王刚，腾讯CSIG高级工程师 Flink 资源模型 / 调度设计 背景知识 首先，我们来简单回顾一下 Flink 作业的运行时模型，然后再来探讨在这种运行模型下，Flink 的资源模型和调度架构的设计和实现 Cluster 的基本资源调度单元 Task Slots。 一个 Task Manager 可能会被划分成多个 Slots，Slot 是 TaskManager 资源的一个子集， 也是 TaskManager 中最小的资源调度单位，Slot 的概念贯彻了资源调度过程的始终 调度模型 该小结部分内容引自 深入解读Flink资源管理机制 [4] 概览 Flink 的资源调度是一个典型的两层模型。 Flink Cluster 到 Flink Job 资源调度过程 如下图，Cluster 到 Job 的资源调度过程中主要包含两个过程。
1.3K10编辑于 2022-07-04 - 来自专栏Golang开发
Hadoop——YARN资源调度
概述 Yet Another Resource Negotiator 通用的资源管理系统，为上层y'n YARM架构 ? image.png Client :向RM提交任务，杀死任务等 ResourceManager:集群中同一时刻对外提供服务的只有1个，负责资源相关的 ApplicationMaster:每个应用程序对应的一个 AM,AM向RM申请资源用于在NM上启动对应的Task.数据切分，为每个task向RM申请资源Container。
64120发布于 2019-07-15 - 来自专栏Michael阿明学习之路
Yarn 资源调度框架
learn from 从0开始学大数据（极客时间） Hadoop 主要是由三部分组成： 分布式文件系统 HDFS 分布式计算框架 MapReduce 分布式集群资源调度框架 Yarn Yarn 的架构
61040发布于 2021-09-06 - 来自专栏山山仙人的专栏
kubernetes Pod资源调度之优先(抢占)调度
被删除并释放资源，才能有机会被调度成功。 Preemption则是Scheduler执行的行为，当一个新的Pod因为资源无法满足而不能被调度时，Scheduler可能（有权决定）选择驱逐部分低优先级的Pod实例来满足此Pod的调度目标，这就是Preemption Pod优先级调度示例如下 首先，由集群管理员创建PriorityClasses，PriorityClass不属于任何命名空间： --- apiVersion: scheduling.k8s.io/v1beta1 ，此时Scheduler B恰好抢在Scheduler A之前调度了一个新的 Pod，消耗了相应的资源，因此，当Scheduler A清理完资源后正式发起Pod的调度时， 却发现资源不足，被目标节点的kubelet 因此，一旦发生资源紧张的局面，首先要考 虑的是集群扩容，如果无法扩容，则再考虑有监管的优先级调度特性， 比如结合基于Namespace的资源配额限制来约束任意优先级抢占行为。
1.6K20发布于 2020-04-29 - 来自专栏LhWorld哥陪你聊算法
【Spark篇】---Spark资源调度和任务调度
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。 8、TaskScheduler不仅能重试失败的task,还会重试straggling（落后，缓慢）task（也就是执行速度比其他task慢太多的task）。 粗粒度资源申请(Spark） 在Application执行之前，将所有的资源申请完毕，当资源申请成功后，才会进行任务的调度，当所有的task执行完成后，才会释放这部分资源。
1.9K40发布于 2018-09-13 - 来自专栏山山仙人的专栏
Kubernetes Pod资源调度之全自动调度和定向调度
GATES nginx-deployment-7bffc778db-j5czg 1/1 Running 0 3m36s 172.20.3.229 k8s-node none> nginx-deployment-7bffc778db-lbpjg 1/1 Running 0 3m36s 172.20.4.27 k8s-node none> nginx-deployment-7bffc778db-zcn6m 1/1 Running 0 3m36s 172.20.5.203 k8s-node 首先通过kubectl label命令给目标Node打上一些标签 # kubectl label nodes k8s-node-1 zone=north 然后，在Pod的定义中加上nodeSelector 亲和性调度机制则极大扩展了Pod的调度能力，主要的增强功能如 下。
1.9K10发布于 2020-04-29 - 来自专栏Hadoop实操
YARN 资源调度那些事儿
__biz=MzUxMDQxMDMyNg==&mid=2247483866&idx=1&sn=7eb0d8e3ef5f8928842e6925084ac6d3&chksm=f9022ae3ce75a3f5c6a2648835c686e93776c4bfe5cdc54865635c8ac757f8464f105818ab46& 也就是说 YARN 在 Hadoop 集群中充当资源管理和任务调度的框架。 调度器的选择 我们都希望自己提交的作业能够很快被调度并且拿到足够的资源保证 job 进行顺畅。对于共享型集群来说，保证每个作业可以被合理的调度并分配相应的资源，同时考虑成本问题，变得更加困难。 </description> </property> Fair Scheduler：就是公平调度器，能够公平地共享大型集群中的资源，Fair 调度器会为所有运行的 job 动态的调整系统资源。 ，而当该队列中有新的应用程序提交时，调度器会为它回收资源。
2.6K50发布于 2018-10-23 - 来自专栏全栈程序员必看
CloudSim资源调度「建议收藏」
但是仅仅是云任务调度，而这种仿真题目，按照老师给的要求应该是虚拟机到物理机的映射的优化以及在这个基础上扩展，网上资料很少，这里我用了一点笨办法狗出来了，希望能帮到其他人（这也是我第一次写博客0.o，错误的地方大佬请指正 4.虚拟机映射至物理的调度方法实现 把数据都读出来了之后就要实现自己的调度方法，这里首先进入RunnerAbstract类，这里面有一个名为getVmAllocationPolicy()的方法 5.云任务调度的实现 仅仅完成以上四个步骤，你查看控制台会发现实际只有你虚拟机数目的个数的云任务被执行了，其他的任务绑定时会说虚拟机不可用。 这个时候就需要修改一下调度方法了。最简单的方法是你自己写一个简单的调度算法，如果要求比较高，那么可以写一个PSO/GA/SA等等方法，以时间最短原则绑定云任务。 其次，也可以参照刘鹏教授的《云计算》第二版一书的两个例子，写一个顺序调度和一个贪心调度方法(这里提醒一下第三版没有这个内容了，第二版第九章还是第十章才有，我要吐槽一下他第三版把那一章删掉了….)。
1.6K31编辑于 2022-11-08 - 来自专栏大数据-yarn
YARN资源调度系统介绍
ResourceScheduler是资源调度器，它按照一定的约束条件将集群中的资源分配给各个应用程序。 ResourceScheduler是一个插拔式模块，YARN自带了一个批处理资源调度器 – FIFO和两个多用户调度器 – Fair Scheduler和Capacity Scheduler3.2 NodeManagerNodeManager ContainerEventDispatcher：Container 事件调度器，负责将 ContainerEvent 类型的事件调度给对应 Container 的状态机 ContainerImpl。 ApplicationEventDispatcher：Application 事件调度器，负责将 ApplicationEvent 类型的事件调度给对应 Application 的状态机 ApplicationImpl YARN以Container为单位分配资源它封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络、GPU、FPGA等当 AM 向 RM 申请资源时，RM 为 AM 返回的资源便是用 Container
1.7K10编辑于 2022-08-02 - 来自专栏action的经验之路
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： ResourceManager：顾名思义资源管理器，主要负责资源管理和调度 分配流程为Resource Manager ->Application Master -> task Yarn调度 主要分为8个步骤如上图所示： 1.有YarnClient提交program信息打拼ResourceManager Master分配资源给task，这是有具体工作引擎实现，这样的好处是将，yarn的调度和应用分隔开，便于yarn和应用实现、优化或升级自己的调度策略。 上述内容是Yarn调度的基本过程，从调度过程可以看到，Yarn将资源封装抽象为Container，将应用抽象为Application Master,两个关键模型的抽象，实现了对资源和应用的统一管理，进而实现了调度平台和执行引擎的解耦 并且Yarn提供了多种资源调度模式，以满足不同的生产环境。
1.1K30编辑于 2022-11-30 - 来自专栏山山仙人的专栏
Kubernetes Pod资源调度概述
创建Pod对象时，调度器scheduler负责为每一个未经调度的Pod资源、基于一系列的规则集从集群中挑选一个合适的节点来运行它，因此它也可以称作Pod调度器。 调度过程中，调度器不会修改Pod资源，而是从中读取数据，并根据配置的策略挑选出最适合的节点 ，而后通过API调用将Pod绑定至挑选出的节点之上以完成调度过程。 ? Kubernetes内建了适合绝大多数场景中 Pod资源调度需求的默认调度器，它支持同时使用算法基于原生及可定制的工具来选出集群中最适合运行当前Pod资源的一个节点，其核心目标是基于资源可用性将各 Pod 资源公 平地分布于集群节点之上，kubernetes提供的默认调度器也称为“通用调度器”，它通过三个步骤完成调度操作：节点预选Predicate、节点优先级排序Priority及节点择优Select。 小结：Kubernetes的默认调度器以预选、优选、选定机制完成将每个新的Pod资源绑定至为其选出的目标节点上。
1.5K30发布于 2020-04-29
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号