关键词 边缘计算；资源分配；调度；优化；建模与仿真 0.引言 随着移动设备的更新换代，物联网快速发展，地理上分散分布的终端设备向计算平台提出了低时延、高带宽、数据私密性等需求，在云计算基础上文献[1]提出边缘计算的概念...基于上述工作，本文将介绍“物联网-边缘计算-云计算”系统架构及相关描述模型，总结边缘计算场景下资源分配调度问题中的常见优化指标、约束及典型算法，并按抽象调度模型对研究工作进行分类，概述问题的数学模型与求解方法...系统模型 云计算中心协同计算场景下的资源调度优化，如图1“云-边-端”3层计算系统[11]。...文献[31]探讨了边缘计算是否能节省云计算能耗，讨论了下载、更新、预加载数据量等应用以及不同场景下用电量的变化。研究不同情况下的资源分配和任务调度对降低能耗很有意义。...调度优化模型及求解方法 本节针对“云-边-端”计算系统，介绍单一任务的卸载或分配决策、多任务分配及调度、边缘计算环境中的资源约束与和任务优先关系约束、相应的求解方法。
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。...比如，一个公司拥有一个几十个节点的hadoop集群，a项目组要进行一个计算任务，b项目组要计算一个任务，集群到底先执行哪个任务？如果你需要提交1000个任务呢？这些任务又是如何执行的？...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： ?...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》
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。...Apache Hadoop3.1.3默认的资源调度器是Capacity Scheduler。 CDH框架默认调度器是Fair Scheduler。...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。
这种作业要求有一定量的资源保证，如统计值计算、垃圾数据分析等 ---- 基本架构 资源调度器是YARN中最核心的组件之一，且是插拔式的，它定义了一整套接口规范以便用户可按照需要实现自己的调度器 YARN...，它需要处理来自外部的6种Scheduler-EventType类型的事件，并根据事件的具体含义进行相应的处理，6种事件含义如下： NODE_REMOVED：表示集群中移除了一个计算节点（可能是节点故障或者管理员主动移除...），资源调度器收到该事件时需要从可分配资源总量中移除相应的资源 NODE_ADDED：表示集群中增加了一个计算节点，资源调度器收到该事件时需要将新增的资源量添加到可分配资源总量中 APPLICATION_ADDED...Container占用的资源，比如先进行一些状态保存工作后，再将对应的Container杀死，以避免计算浪费，如果一段时间后，ApplicationMaster尚未主动杀死这些Container，则ResourceManager...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
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。
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
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...无需计算程序总共包含多少个 Task（具有不同并行度）。 容易获得更好的资源利用。...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。...Oceanus 产品交流群 流计算 Oceanus 限量秒杀专享活动火爆进行中↓↓ 扫码关注「腾讯云大数据」，了解腾讯云流计算 Oceanus 更多信息~ 腾讯云大数据 长按二维码 关注我们
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
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。
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
实现计算资源隔离。...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。...资源抢占是通过杀死正在运行的Container来实现资源释放的。由于这些容器已经处于运行状态，直接杀死Container会导致已经完成的计算白白浪费。...2.5 公有云如何实现计算资源隔离？ 1) 给每个用户分配计算资源，即新建一个Yarn队列。 2) 给每个队列设置权重，最小资源以及最大资源上限。...4) 每个工程绑定一个队列，则该工程下的所有计算 任务都运行在该队列上。 5) 不同用户提交计算任务时，则运行在不同的资源队列，从而实现资源隔离，多租户，弹性抢占。
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。 ...其实就是一个集合，里面封装的就是一个个的task任务,也就是stage中的并行度task任务） 4、TaskSchedule会遍历TaskSet集合，拿到每个task后会将task发送到计算节点...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。
被删除并释放资源，才能有机会被调度成功。...的优先级、资源申请量与实际使用量等信息来计算哪些Pod需要被驱逐；当同样优先级的Pod需要被驱逐时，实际使用的资源量超过申请量最大倍数的高耗能Pod会被首先驱逐。...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...，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。
，这3个Nginx Pod由系统全自动完成调度。...它们各自最终运行在哪个节点上，完全由Master的Scheduler经过一系列算法计算得出，用户无法干预调度过程和结果。...定向调度通过NodeSelector标签实现， Master上的Scheduler服务（kube-scheduler进程）负责实现Pod的调度，整个调度过程通过执行一系列复杂的算法，最终为每个Pod都计算出一个最佳的目标节点...NodeSelector来进行指定Node范围的调度。...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。
9月6日，美团云宣布GPU云主机计费永久性下调50%，并将全面开放人工智能计算资源，与各行各业共享成熟且丰富的AI计算能力。...P40云主机开放申请 丰富AI计算资源 美团云还将近日正式开放申请的AI高端云主机P40列入了此次GPU产品调价计划。...目前，在AI IaaS层计算资源方面，除M60、P40 GPU云主机外，美团云还上线了KNL物理机、FPGA云主机等丰富的高性能计算产品。...但美团云AI计算资源计费的大幅下调却是其AI战略使然。...此次GPU计算资源的大幅调价正是美团云将自身资源层AI能力全面开放输出的重要举措。未来，在AI服务层，美团云还将输出更多的成熟经验，让AI技术普惠各行各业。
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...它同时会和ResourceManager和NodeManager有交互，向ResourceManager申请资源，请求NodeManager启动或提示task Container：容器是资源调度的单位，...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。
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...2.云环境的准备 这里说的云环境其实也就是物理机，虚拟机以及云任务的参数，这里说的是能耗优化问题，所以物理机和虚拟机的主要参数是MIPS，也就是CPU的计算能力，其次则是内存RAM，处理器核数目...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….)。
图片 Apache Hadoop YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop的子项目，为分离Hadoop2.0资源管理和计算组件而引入YARN具有足够的通用性...，可以支持其它的分布式计算模式图片2....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。
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...另外，调度器还支持为每个优选函数指定一个简单的由正数值表示的权重，进行节点优先级分值的计算时，它首先将每个优选函数的计算得分乘 以其权重（大多数优先级的默认权重为 1 ），然后将所有优选函数的得分相加从而得出节点的最终优先级分值...下面是各优选函数的相关说明： LeastRequestedPriority：由节点空闲资源与节点总容量的比值计算而来，即由CPU或内存资源的总容量减去节点上已有Pod对象需求的容量总和，再减去当前要创建的
在生产环境中，成百上千甚至上万台机器的计算集群如何去调度资源，并让公司各个团队平稳高效的运行各种类型的作业呢？ 本篇文章将浅析 YARN 调度器以及在小米的探索与实践。 什么是YARN？...，因此为了提高资源的利用率，可以允许在集群资源空闲的时候尽可能的超发资源，当然也意味着超发的资源会被回收; 在线计算流式作业队列：针对于作业等级较高的服务，为了保证资源需要设置不支持抢占，当然也需要设置最大超发限制...；管理员重心则放在保证集群整体健康上，同时让计算资源不再成为各业务部门的发展瓶颈。...计算资源成本优化：既然开放了资源申请，当然也需要让用户有节约资源的意识，减少由于申请不合理或者作业本身的问题导致资源浪费。...比如根据用户的队列资源情况生成每月或者每周的虚拟账单 (按照申请的 cpu 和内存进行费用计算)，虚拟账单主要用于帮助业务评估投入产出，以及队列的资源调整；针对队列还可以做资源和作业的监控，让用户清楚的知道自己哪些作业需要优化
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