以上是在单个队列中使用Fair Scheduler的资源分配方式，下图则说明了Fair Scheduler在多个队列之间是如何调度的。 ?...两个用户A和B，分别拥有自己的队列，A启动一个作业，在B没有需求的时候A会分配到全部可用的资源，当A的作业仍在运行时B启动一个作业，一段时间后，每个作业都会拥有集群的一半资源，这时如果B启动第二个作业且其他作业扔在运行...在一个繁忙的集群中，如果一个应用程序请求在某个节点上执行task（因为数据就在该节点上），此时极有可能该节点的资源是不够的，显然此时应该放宽数据本地化需求，在同一机架的其他节点启动Container。...可以配置为[0, 1]之间的浮点数，例如0.5，这意味着需要错过集群中节点数量的一半次调度机会后，如果无法在同机架的节点上开启Container，才将当前请求的Container启动在跨机架的其他节点上...，而不是为每个应用程序平均分配资源，应用程序的权重= (ln1 + $应用程序请求的内存(字节数)) / ln2 ≈ (0 + 申请内存) / 0.7 ≈ 申请内存 * 1.4 Default：false
3.支持多租户 Gaia需要支持在同一个集群中多个租户并存，同时支持在多个租户之间细粒度的共享节点。...在单个节点上（以至整个集群）map和reduce的隔离防止了跨任务类型的死锁，但是它也造成了资源瓶颈。 用户为每一个提交的作业对map和reduce的重叠情况进行了配置。...单个节点上资源的非静态定义使调度更加复杂，但是它也使得调度器可以更好的管理集群。 因此新的计算平台应该支持各个节点的动态资源配置以及灵活的资源模型。 Gaia系统架构 1....4）资源使用率 Hadoop1.0以slot管理资源，而不是按照作业的使用资源需求，造成了很大的资源浪费，在资源使用率上是一大损失。 支持非Mapreduce的计算框架 3....目前已经上线，并且大幅度的提升了调度吞吐，支持毫秒级的下发。同时，优化了作业优先级和抢占的策略，使调度更加公平。 具体的优化手段及内容，将在后续文章中详细介绍。 2.
Cron for One 正如每个铁杆 Linux 用户 所知，cron 是一个基于时间的作业调度器，允许管理员通过在名为 crontab 的文件中进行调度，在特定时间和日期运行脚本和应用程序。...在 Slack 的前 10 年里，cron 是从单个 crontab 运行的，该 crontab 在 Amazon Web Services 上的单个服务器上运行。 然而，该系统有其局限性。...因为 cron 服务器不是在自己的内存中执行脚本，所以它仍然可以在单个服务器上运行。...在他们的情况下，它是一个现有的作业队列、Golang 和 Kubernetes。 “你可以在减少维护负担的同时获得大规模的胜利，”她说。 即使是简陋的 cron 盒子也提供了一两个教训。...“Slack 在一个节点上运行了 10 年的关键功能。 处理这个不太理想的系统已经很长时间了。 但这已经足够好了。 它完成了工作。 我认为这是一个非常重要的收获，”她说。
一个大型的机器学习作业跨越许多节点，当它可以访问每个节点上的所有硬件资源时，运行效率最高。...因此，对于我们的许多工作负载，单个 Pod 占用整个节点。任何 NUMA、CPU 或 PCIE 资源争用都不是调度的因素。装箱或碎片化不是常见的问题。...传统的作业调度系统有许多不同的功能，可以公平地在竞争团队之间运行工作，而 Kubernetes 没有这些功能。...（我们选择使用 Deployment 而不是 DaemonSet，以避免将 DaemonSet 视为节点上的空闲工作负载。）...例如，如果两个实验都请求 100％的集群容量，那么 Kubernetes 可能只会调度给每个实验需要的一半 Pod，这会导致死锁，使两个实验都无法进行。
二、优化工作 在OpenAI在单集群千节点实践中，进行了以下几点的优化（译者：翻译一半，发现干货不是太多...） 2.1 工作负载 首先需要说明的是，针对工作负载，我们在Kubernetes集群上运行的应用程序和硬件与其他公司中的场景完全不同...我们面临的问题和相应的解决方案可能与读者所处的实际场景不是太一致。 大型的机器学习作业可以访问多个节点，及每个节点上的所有硬件资源，因此运行效率最高。...所有节点都以preflight污点和标签加入集群。此污点会阻止在节点上调度常规Pod。将DaemonSet配置为在带有此标签的节点上运行预检测试Pod。...（我们选择使用Deployment而不是DaemonSet，以避免将DaemonSet视为节点上的空闲工作负载。） 需要注意的一件事是，我们使用容器抗亲和力来确保容器在节点上均匀分布。...例如，如果两个实验作业各自请求集群容量的100％，但Kubernetes可能只调度每个实验Pod的一半，从而导致调度僵局，这两个实验作业都无法完成。
将单个 Kubernetes 集群扩展到这种规模是很少见的，因而需要特别小心，但好处是一个简单的基础设施，使我们的机器学习研究团队能够更快地迁移和扩展，而不需要更改他们的代码。...一个大型机器学习作业跨越多个节点，当它能够访问每个节点上的所有硬件资源时，它的运行效率最高。...我们首先在启动时在节点上运行这些测试，我们称之为预检系统，一开始，所有节点均以预检污点和标签加入集群，此污点会阻止在节点上调度普通的 Pod，将 DaemonSet 配置为在带有此标签的所有节点上运行预检测试...传统的作业调度系统有很多不同的功能，可以在团队之间公平地运行工作任务，而 Kubernetes 没有这些特性。...例如，如果两个实验都请求集群100%的容量，那么 Kubernetes 可能只调度每个实验的一半 Pod，而不是调度一个或另一个实验的全部容量，从而导致死锁，最终导致两个实验都无法进行。
，在集群中有 5,000 个节点和 40,000 个任务同时运行时，这样一种设计实际上就会受到限制。由于此限制，必须创建和维护更小的、功能更差的集群。...，推测性地运行缓慢的任务，计算作业计数器值的总和，等等 为单个进程安排大量职责会导致重大的可伸缩性问题，尤其是在较大的集群上，JobTracker 必须不断跟踪数千个 TaskTracker、数百个作业...，而不是跨多个应用程序 如果可能的话，ResourceManager 会分配一个满足 ApplicationMaster 在资源请求中所请求的需求的容器（表达为容器 ID 和主机名）。...应用程序生成的日志不会留在各个从属节点上（像 MRv1 一样），而转移到一个中央存储区，比如 HDFS。在以后，它们可用于调试用途，或者用于历史分析来发现性能问题。 Web 界面的新外观。...对于最终用户（开发人员，而不是管理员），这些更改几乎是不可见的，因为可以使用相同的 MapReduce API 和 CLI 运行未经修改的 MapReduce 作业。
你可以使用本地执行程序通过单个节点运行所有作业，或通过Celery / Dask / Mesos编排将它们分发到一组工作节点。...缺点 Airflow本身仍然不是很成熟（实际上Oozie可能是这里唯一的“成熟”引擎），调度程序需要定期轮询调度计划并将作业发送给执行程序，这意味着它将不断地从“盒子”中甩出大量的日志。...同时，由于你有一个集中式调度程序，如果它出现故障或卡住，你的正在运行的作业将不会像执行程序的作业那样受到影响，但是不会安排新的作业了。...当调度程序因任何原因而卡住时，你在Web UI中看到的所有任务都在运行，但实际上它们实际上并没有向前运行，而执行程序却高兴地报告它们没问题。换句话说，默认监控仍然远非银弹。...你可以配置它如何选择执行程序节点然后才能将作业推送到它，它通常看起来非常好，只要有足够的容量来执行程序节点，就可以轻松运行数万个作业。
该工具会将这些文件拷贝至实际执行任务的节点，并使它们可以在本地使用。第四章将提供实例展示如何在MapReduce执行时，使distributed cache与本地代码相结合。...在这点上，JobTracker使用调度器来给某个节点分配执行任务，并将任务内容通过信息返回值传送给TaskTracker。Hadoop有很多调度器（公平调度是目前使用最多的）。...同时还会拷贝一 些应用[sht15] 程序必须用到的文件到本地磁盘，并且创建一个task runner实例运行任务。...3、 你如何汇总计算所需要的所有数据?更具体地说, 你怎么安排处理的方式，使所有必要的计算中的数据都同时在内存中？ 我们要认识到，很多算法不能很容易地表示为一个单一的MapReduce作业。...6、 你如何汇总计算所需要的所有数据?更具体地说, 你怎么安排处理的方式，使所有必要的计算中的数据都同时在内存中？ 我们要认识到，很多算法不能很容易地表示为一个单一的MapReduce作业。
回想过去我们使用MPI、OpenMP去实现一个分布式处理程序，那时我们需要自己控制程序的远程启动与停止，同时要自己编写容错代码。...在Hadoop 2.0 YARN 架构下，主要有以下几个组件： ResourceManager：主节点服务，负责维护节点信息和负责资源管理与作业调度, 可以部暑两台并利用Zookeeper 实现高可用...方便单个子集群在资源紧张时动态去借用另一个空闲集群的资源。...增加了逻辑队列名的概念，对于用户来说他们只需要关心自己的逻辑队列名，而真正运行作业是在哪个物理队列则不需要他们关心，通过这个功能平台端可以随时控制逻辑队列真正运行在哪个子集群的哪个物理队列。...其中新增是Router和State&Policy Store 两个组件，前者直接对接Client 屏蔽后端RM子集群相关信息提供提交与作业信息查询的功能，可以同时部署多台对外提供服务。
Hadoop中的MapReduce是一个使用简易的软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的式并行处理上T级别的数据集。...通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。...通常，MapReduce框架和分布式文件系统是运行在一组相同的节点上的，也就是说，计算节点和存储节点通常在一起。...master负责调度构成一个作业的所有任务，这些任务分布在不同的slave上，master监控它们的执行，重新执行已经失败的任务，而slave仅负责执行由master指派的任务。...,备份那些组成文件系统元数据持久状态的文件.通过配置使NameNode在多个文件系统上保存元数据的持久状态或将数据写入本地磁盘的同时,写入一个远程挂载的网络文件系统.当然这些操作都是原子操作.第二种机制是运行一个辅助的
，而主节点则是负责管理调度的工作。...处理客户端的请求：提交作业、杀死作业。 监控NM，一旦某个NM挂了，那么该NM上运行的任务需要告诉AM来如何进行处理。...处理来自AM的命令，AM告诉NM需要在节点上启动多少container跑task，NM才能运行。 单个节点的资源管理，在跑作业的过程中，对自己节点上资源的使用和剩余多少资源必须要有数。...NM所在的整个节点，相当于公司的各个部门，唯一的区别就是，在公司中，往往不会设立两个财务部门或三个人力部门，公司的部门往往是唯一的。...NM在接到了RM的指令后，在NM上启动了一个container，而application master就运行在这个container之中。
不同于默认Hadoop的调度，形成应用程序的队列，这让短暂的应用程序在合理的时间内完成，而不会饿死长时间运行的应用程序。它也是一种合理的方式来共享多个用户之间的集群资源。...这可能是有用的，当一个用户必须同时提交上百的应用程序，或在总体上提高性能，如果同时运行了太多的应用程序会导致创建太多的中间数据或过多的上下文切换。...当心跳发生时，两个检查的状态用于确定节点的运行状况。...V.2是为了解决v.1的两个主要挑战而创建的。 可扩展性 V.1限于写入/读取和存储的单个实例，并且不能超出群集扩展。V.2使用更可扩展的分布式写入架构和可扩展存储。...7.6 预约系统 该预约系统为用户提供了资源预留，以确保可以随时运行重要作业的能力。ReservationSystem执行细力度的资源控制，并提供对绝对资 源量（而不是集群大小的百分比）的保证。
调度本身并不是一个新的概念，个人计算机可以有多个CPU核，每个核运行一个进程，但同时运行多达几百个进程。调度程序是操作系统的一部分，它将进程分配给CPU内核以在短时间内运行。...集群调度程序允许不同的工作负载同时运行。即调度时必须考虑应用发起者的身份，根据身份将任务分发到与用户身份对应的资源上。 可伸缩性: 集群调度程序需要扩展到运行许多应用程序的大型集群。...在最简单的形式中，它在集群上运行的所有作业中公平地共享资源。...Firmament 的设计出发点主要有如下两个: 良好的决策很重要: 对于关键服务应用程序，单个糟糕的调度决策可能会产生重大影响。...既要保证单个决策的准确性，又要保证调度策略的灵活性，这对于调度程序的性能提出了很高的要求，而Firmament的基于流图的决策模式能够有效解决这个问题。
这引出了后续章节将要讨论的关键优化方向——如何在确保作业时效性的同时，通过智能调度算法降低冗余执行带来的资源浪费。...黑名单规避：自动排除近期发生过任务失败的节点 特别值得注意的是，Hadoop采用"渐进式调度"策略：初始只允许每个作业同时运行1个备份任务，随着作业执行时间延长，最大备份任务数按公式min(2, ceil...选择标准不是简单地看当前进度，而是预测哪些任务即使现在进度不落后，但由于执行速度慢，最终会成为拖累作业完成的瓶颈。LATE调度器会优先选择剩余完成时间最长的任务启动备份。 3....当集群同时运行交互式查询和批量作业时，智能阈值设置变得关键。...运营数据显示，在肖战227事件期间，这种策略使热门话题的分析延迟从峰值8分钟稳定控制在2分钟以内，同时资源消耗仅增加18%。
1 集群角色Flink运行时有两种进程：1个JobManager：Flink集群的主控节点，负责作业的调度和资源管理1或多个TaskManager：Flink集群的工作节点，负责接受并执行具体的任务The...processes involved in executing a Flink dataflow：Client 不是运行时和程序执行的一部分，而是用于准备数据流并将其发送给 JobManager。...客户端可作为触发执行 Java/Scala 程序的一部分运行，也可以在命令行进程./bin/flink run ...中运行。...它还运行 Flink WebUI 用来提供作业执行信息。JobMaster JobMaster 负责管理单个JobGraph的执行。...Flink 集群中可以同时运行多个作业，每个作业都有自己的 JobMaster。始终至少有一个 JobManager。
只有通过灵活设计各种调度策略，才能完成各种复杂多样的调度控制。 结构化控制 TASKCTL结构化控制策略主要借鉴了传统应用程序开发的一些结构化思想， 它不仅使流程设计更简单，也更灵活多变。...parallel-并行 并行组节点通过 parallel 表示，表示在并行组内，所有子节点相互之间不存在运行先后关系，都可同时执行。...以下是一个并行设计： 上图中，在并行组节点 g_parallel 下分别定义了名称为 shjob2、dsjob2、pyjob2 三个不同种类的作业，三个作业是不存在相互依赖的关系，它们均可同时运行。...然后在 include 节点上应用 cyclecount 循环次数和 cyclebreak 循环中断条件来控制。 ...以下，我们通过一段代码来认识条件分支： 上图中，在一个大串行组下分别定义一个作业 mydeal 以及 mydeal1 与 mydeal2 两个分支组。
它将修改后的FsImage存储到持久性存储中，可以在NameNode发生故障的情况下使用。 ResourceManager：它是管理资源和调度在YARN上运行的应用程序的中央机构。...16.为什么在具有大量数据集的应用程序中使用HDFS，而不是在存在大量小文件的情况下使用HDFS？ 与分散在多个文件中的少量数据相比，HDFS更适合单个文件中的大量数据集。...如果某个节点执行任务的速度较慢，则主节点可以在另一个节点上冗余地执行同一任务的另一个实例。然后，首先完成的任务将被接受，而另一个任务将被杀死。该过程称为“推测执行”。...伪分布式模式：单节点Hadoop部署被视为以伪分布式模式运行Hadoop系统。在这种模式下，所有Hadoop服务（包括主服务和从服务）都在单个计算节点上执行。...一旦为工作缓存了文件，Hadoop框架将使其在您运行/映射/减少任务的每个数据节点上可用。然后，您可以在Mapper或Reducer作业中将缓存文件作为本地文件访问。 29.“减速器”如何相互通信？
这种设计有效防止单个队列资源过载，同时确保集群整体利用率最大化。 2. 应用选择阶段 在选定队列内部，采用改进的FIFO策略与用户资源限制相结合的混合机制。...：代表单个应用程序的资源请求实体 这种分层结构使得资源分配能够按照组织架构进行逻辑划分，同时保持各层级间的资源隔离性。...FairScheduler在中小规模集群（节点）中响应更快： • 公平算法使短作业平均完成时间缩短35%（CSDN，2018）。 • 但队列层级超过5级时，缺额计算会显著增加调度开销。...而同一机构在测试环境使用Fair Scheduler时，通过权重配置（weight=2.0）使实时交易分析队列获得双倍于批量处理队列的资源，同时不需要严格的比例限制。...Q8：如何解释两个调度器同质化现象？ A8：随着Hadoop版本迭代，两者功能逐渐趋同（如都支持层级队列、DRF算法）。
作业帮在线的生产业务使用TKE部署在黑石2.0物理机上，单个机器规格比较大，部署的pod也就比较多，而cronjob的特性是频繁、定时启动和销毁，同时也需要给这部分业务预留一定的固定资源，所以这块主要有...其它问题：调度速度、服务间隔离性 在某些时段，比如每天0点，会同时产生几千个Job需要运行。...而原生调度器是K8s调度pod本身对集群资源分配，反应在调度流程上则是预选和打分阶段是顺序进行的，也就是串行。...几千个Job调度完成需要几分钟，而大部分业务是要求00：00：00准时运行或者业务接受误差在3s内。...解决TKE节点和虚拟节点在运维方式上的差异： 在使用虚拟节点前，首先要解决虚拟节点pod和运行在标准节点上的pod差异，做到对业务研发无感。
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