以前做的是把一个软件分配到硬件，只需要让用背包问题最大化硬件的使用，但是没有让所有资源最大化。 对于下面的软件，假设 A 的性价比是最高，那么使用的算法就会优化A。 ?...假设 A 不使用硬件优化时需要运行时间是 12 如果使用硬件优化，需要硬件面积是5，优化后运行时间是3 B 不使用硬件优化时需要运行时间是 5 如果使用硬件优化，需要硬件面积是2.5，优化后运行时间是3...C 不使用硬件优化时需要运行时间是 5 如果使用硬件优化，需要硬件面积是2.5，优化后运行时间是3 D 不使用硬件优化时需要运行时间是 6 如果使用硬件优化，需要硬件面积是5，优化后运行时间是2 硬件总面积是...优化A会占有所有的硬件，也就是BCD无法使用硬件。 如果A使用硬件，那么不仅占用宝贵的硬件面积，而且软件部分没有被使用，而如果能同时使用软件资源和硬件资源，这样是最好的。...算法需要计算是否存在分支，如果存在分支，那么可以进行软件和硬件同时运行，在优化时优先考虑优化这部分。 分配还有一个问题，以前研究是把全部软件都放在处理器。
资源分配功能为 ElasticJob-Cloud 所特有的功能。 作业运行模式 ElasticJob-Cloud 分为瞬时作业和常驻作业 2 种运行模式。...瞬时作业 在每一次作业执行完毕后立刻释放资源，保证利用现有资源错峰执行。 资源分配和容器启动均占用一定时长，且作业执行时资源不一定充足，因此作业执行会有延迟。...常驻作业 无论在运行时还是等待运行时，均一直占用分配的资源，可节省过多容器启动和资源分配的开销，适用于间隔时间短，资源需求量稳定的作业。...资源 指作业启动或运行需要用到的 CPU、内存。 配置在作业应用维度表示整个应用启动需要用的资源； 配置在作业维度表示每个作业运行需要的资源。...作业启动需要的资源为指定作业应用需要的资源与作业需要资源的总和。
3 Dynamic Resource Allocation 动态资源申请 Dynamic Resource Allocation 是指 Spark 会根据工作负荷，动态地调整作业使用的资源。...这里所指的资源，主要是指 Executor 分配的 CPU/Memory，当然也包括一个 Executor JVM 进程占用的 Disk 和 Network IO 等等，而这里所指的工作负荷是指处于 Pending...spark.dynamicAllocation.enabled=true spark.shuffle.service.enabled=true 动态资源分配看着很美，因为如果没有动态资源分配，不管数据集的大小...但是试想一下，当集群到了凌晨或者某些特定的时候，突然释放大量的资源，而没有用户使用，那么这部分资源是不能产生价值的，甚至还是一种资源浪费，那么解决这个问题的最好的方法就是动态分配资源，结合当前集群的资源以及工作的负载...原来需要跑到第二天9点的任务，甚至有可能在凌晨3点的时候结束，并且也可以快速地释放出自己的资源。 ? ? ?
作为部门经理，你需要分别计算出这三款新产品在未来开发期、运营期每一年的工作量，以便配备相应的资源，比如增加人员扩大预算等。 我们将基于以上较简单案例-三个产品，三个里程碑进行实践。...在本案例中我们选择的是以矩阵展现各个阶段各个项目所需的工作资源（标准人力情况下的周数），以甘特图展示项目生命周期中各阶段所处的时间段。 1) 矩阵：在右侧可视化中点击矩阵。...此时一个完整的体现各个项目各个阶段所需周别（资源）的表格完成，此表格将跟随数据源变换而变化。 2) 甘特图： 作为项目运营，甘特图实为一个可以代替千言万语亘古不变的好图。...再进一步，如果新产品有上百种，项目计划分了10多个阶段并且每个阶段的工作量权重不同，只要在此基础上新生成一列权重，并生成资源计算公式的度量值去代替周列表的计数即可。
第三方资源驱动程序负责解释这些参数，并在资源请求到来时跟踪和分配资源。...一旦启用动态资源分配，就可以安装资源驱动程序来管理某些类型的硬件。Kubernetes 有一个用于端到端测试的测试驱动程序，但也可以手动运行。逐步说明参见下文“运行测试驱动程序”。...ResourceClaim 可以在创建时就进行分配（立即分配），不用考虑哪些 Pod 将使用该资源。...阅读 Kubernetes 官方文档的动态资源分配[13]。 你可以参与 SIG Node[14]和 CNCF 容器编排设备工作组[15]。 你可以查看或评论动态资源分配的项目看板[16]。...为了将该功能向 beta 版本推进，我们需要来自硬件供应商的反馈， 因此，有一个行动号召：尝试这个功能， 考虑它如何有助于解决你的用户遇到的问题，并编写资源驱动程序… 参考资料 [1] 特性门控: https
2.原理分析 2.1 Executor生命周期 首先，先简单分析下Spark静态资源分配中Executor的生命周期，以spark-shell中的wordcount为例，执行命令如下： # 以yarn模式执行...处于Idle状态的Executor造成资源浪费这个问题已经在上面提到。下面重点看下开启Spark动态资源分配功能后，Executor如何运作。...资源不足时，何时新增Executor：当有Task处于pending状态，意味着资源不足，此时需要增加Executor。...executorIdsToBeRemoved.nonEmpty) { removeExecutors(executorIdsToBeRemoved) } } } 以上就是对于Spark的动态资源分配的原理分析...对于Spark动态资源分配来说，我们应更加关注算法方面，即其动态行为。如何分配？如何伸缩？上下游关系如何？等等。 回馈社区：回馈是一种输出，就迫使我们输入的质量要足够高。这是一种很有效的技能提升方式。
因此，按比例向每个人平均分配食物变得很有挑战性。 这类似于在Kubernetes中改进资源分配的挑战，其中应用程序具有不同的资源需求。在确保资源高效利用的同时平衡性能和成本至关重要。...Kubernetes 中优化资源分配的挑战 资源分配对于确保 Kubernetes 应用程序的最佳性能和可扩展性至关重要。然而，优化 Kubernetes 中的资源分配并非没有一些挑战。...全面优化资源分配可能具有挑战性，因为有时为一个组件分配资源会影响其他组件的性能和资源使用情况。 Kubernetes 没有提供大量有关资源使用情况的信息。这使得识别和解决资源分配问题变得具有挑战性。...这包括实施资源分配的最佳实践、利用自动化和编排工具、持续监控资源使用情况以及采用扩展机制。改进 Kubernetes 中的资源分配对于确保集群资源的高效使用和优化应用程序的性能非常重要。...改善 Kubernetes 资源分配的最佳实践 优化 Kubernetes 中的资源分配是维持应用程序性能和控制成本的重要方面。以下是改善 Kubernetes 资源分配的一些最佳实践： 1.
以下，主要介绍Linux硬件资源管理。 #Linux硬件资源管理# Linux 系统中“一切皆文件”，所有文件都放置在以根目录为树根的树形目录结构中。...在 Linux 看来，任何硬件设备也都是文件，它们各有自己的一套文件系统（文件目录结构）。有时候需要收集一些硬件信息来进行资源管理，很多时候命令行就可以完成硬件信息的收集与管理。...对此，需要了解一个新的概念——“挂载” 当在 Linux 系统中使用这些硬件设备时，只有将Linux本身的文件目录与硬件设备的文件目录合二为一，硬件设备才能为我们所用，合二为一的过程称为“挂载”。...windows的检查新硬件。...#配置硬件 kudzu Linux 磁盘管理：fdisk fdisk是一个创建和维护分区表的程序，从实质上说就是对硬盘的一种格式化。
概述 大多数项目在实际实行的时候的资源是有限的，这就会涉及到一个项目管理中的常见问题——资源分配。本文结合一个简单的案例来讨论一下这个问题。 问题 ?...答案 1.目标与资源 分析一下上面的问题。 1） 目标 完成拖地，擦玻璃和切菜。 2）资源 资源可以分为两类：人力资源（2人）和物力资源（墩布一把、抹布一个、菜刀一把）。...回到上面的问题，这个问题就是在项目管理中的资源分配问题：如何合理的分配资源？ 2.分配方案 1）方案1 ? 2）方案2 ? 3）方案3 ? 我们来比较一下这三种种方案。...因此，在实际的工作中需要结合实际情况，从而找到最好的资源分配方案。
---- 二 化简资源分配图 ---- 方法步骤 第一步：先看系统还剩下多少资源没分配，再看有哪些进程是不阻塞（“不阻塞”即：系统有足够的空闲资源分配给它）的 第二步：把不阻塞的进程的所有边都去掉，形成一个孤立的点...第一步：先看R1资源，它有三个箭头是向外的，因此它一共给进程分配了3个资源，此时，R1没有空闲的资源剩余。...第二步：再看R2资源，它有一个箭头是向外的，因此它一共给进程分配了1个资源，此时，R2还剩余一个空闲的资源没分配。...第四步：再看进程P1，它只申请一个R2资源，此时，系统还剩余一个R2资源没分配，因此，可以满足P1的申请。...由于这个资源分配图可完全简化，因此，不会产生死锁。 而如果资源分配图中的点，最终不能够化成孤立的点，则进程资源图不能够完全简化，从而会发生死锁。
本期题目：最优资源分配 题目 某块业务芯片最小容量单位为1.25G，总容量为M * 1.25G，对该芯片资源编号为1,2, ..., M。该芯片支持3种不同的配置，分别为A、B、C。...,N，各个芯片之间彼此独立，不能跨芯片占用资源。 给定板卡上芯片数量N、每块芯片容量M、用户按次序配置后，请输出芯片资源占用情况，保证消耗的芯片数量最少。...资源分配规则：按照芯片编号从小到大分配所需资源，芯片上资源如果被占用标记为1，没有被占用标记为0。
资源标志 通常我们通过来获取字符串： getResources().getString(R.string.about); 传入的R.string.about是一个int类型的值，是AAPT打包时为每个资源文件分配的唯一的...在Resources类中，所有获取资源名称、资源包名、资源ID等等的方式都是通过AssetsManager对象来获取的。...：资源名称 通过这三个信息结合，就能唯一标志一个资源了。...可以找到资源路径 需要将插件中所使用的资源ID按不同插件的包名进行区分，因为AAPT默认会从0x7f开始进行分配 解决方案有多种： 修改aapt，为插件分配不同的pakcageId，然后将引用R.id的地方修改为常量...修改aapt过后的R.java文件，合并多个插件的R.java文件，并且重新分配R.java中的id常量，并且重写resources.arsc文件 遇到的问题 由于在Manifest.xml中定义的Activity
Kubernetes是一个容器集群管理平台，Kubernetes需要统计整体平台的资源使用情况，合理地将资源分配给容器使用，并且要保证容器生命周期内有足够的资源来保证其运行。...为了实现资源被有效调度和分配同时提高资源的利用率，Kubernetes采用Request和Limit两种限制类型来对资源进行分配。...一、kuberneters中Request和Limit限制方式说明 Request: 容器使用的最小资源需求，作为容器调度时资源分配的判断依赖。...节点上CPU和内存的资源使用情况如下图所示： 已经分配的CPU资源为：1U(分配Pod1)+1U(分配Pod2)=2U，剩余可以分配的CPU资源为2U 已经分配的内存资源为：1G(分配Pod1)+1G...(分配Pod2)=2G，剩余可以分配的内存资源为2G 所以该节点可以再部署一个(CPU Requst, Memory Requst)=(2U,2G)的Pod部署，或者部署2个(CPU Requst, Memory
将不同任务分配至不同计算资源有利于资源合理分配，降低冲突，如果使用得当还可能提升系统性能，本文记录 C++ 实现 CPU 资源分配的方法。...而在 C++ 编程中可以实现任务的 CPU 分配。...C++ 实现 CPU 分配 进程分配 CPU 资源 核心函数为 setProcessAffinityMask， 为指定进程的线程设置处理器关联掩码，官方文档。...这实际上改变了进程的组分配。 获取进程分配掩码 核心函数为 getProcessAffinityMask，检索指定进程的进程关联掩码和系统的系统相关性掩码。...线程分配 CPU 资源 核心函数为 setThreadAffinityMask ， 设置指定线程的处理器相关性掩码，官方文档。
附件： 金恒昱查重报告—基于web的项目资源分配系统（简洁）.pdf ---- ---- ---- 答辩ppt： ---- ---- ---- 20151346024金恒昱.pptx ---- -...，提供高效的项目资源分配分析服务。...要求给出合理的需求分析、详尽的总体设计方案以及详细设计说明，编程实现基于web的项目资源分配系统，具有云端数据存储、在线编辑资源、监控项目资源、数据统计分析及图表绘制等功能，软件最终要完成测试。...要求给出合理的需求分析、详尽的总体设计方案以及详细设计说明，编程实现基于web的项目资源分配系统，具有云端数据存储、在线编辑资源、监控项目资源、数据统计分析及图表绘制等功能，软件最终要完成测试。...本次的项目管理系统需要的功能主要是方便项目经理或部门经理规划公司某地区内所有的项目和人力资源，以及如何将人力资源（以时间为单位）合理的分配到不同的项目上。
Spark 默认采用的是资源预分配的方式。这其实也和按需做资源分配的理念是有冲突的。这篇文章会详细介绍Spark 动态资源分配原理。...前言 最近在使用Spark Streaming程序时，发现如下几个问题： 高峰和低峰Spark Streaming每个周期要处理的数据量相差三倍以上,预分配资源会导致低峰的时候资源的大量浪费。...动态调整资源面临的问题 我们先看看，动态资源调整需要解决哪几个问题： Cache问题。如果需要移除的Executor含有RDD cache该如何办？ Shuffle问题。...而Yarn对资源的申请处理速度并不快。 Spark Streaming该使用什么机制动态调整资源 现有的DRA机制其实适合长时的批处理过程中，每个Stage需要的资源量不一样，并且耗时都比较长。...但是为了防止延时，我们其实额外保留一些20%资源。也就意味着我们删除30个Executor。 我们并不会一次性将资源都释放掉。
其实资源是有限的，如何做好资源分配显得十分重要，对系统性能的提升有极大的帮助，有几种办法可以了解一下： 剥离计算资源 使用者在使用我们提供的接口获取数据，会进行很多的数据聚合工作，比如统计过去1年的销量...如果每次遇到这种如此复杂的计算都要放在接口调用的时候处理，那么计算成本是十分昂贵的，所以可以剥离复杂的计算统计逻辑，并交由底层的数据公共层进行处理，保留核心的业务处理逻辑，这样子其实对于我们的资源高效应用极有裨益...查询资源分配 查询接口分为两种：Get接口和List接口。 前者的查询速度较快，后者较慢，所以一般情况下我们都不会把这两种查询放在同一个线程下，这样子QPS会很不理想。
TaskManager 为了对资源进行隔离和增加允许的task数，引入了 slot 的概念，这个 slot 对资源的隔离仅仅是对内存进行隔离，策略是均分，比如 taskmanager 的管理内存是 3...在重新分配交换中，元素之间的顺序仅保留在每对发送和接收子任务中 四、Flink 的 task 和 subtask 如何划分？...forward 用户没有禁用 chain 七、slotgroup 为了防止同一个 slot 包含太多的 task，或者我们希望把计算逻辑复杂的算子单独使用 slot ，提高计算速度，Flink 提供了资源组...img taskmanager.numberOfTaskSlots:3 每一个taskmanager中的分配3个TaskSlot,3个taskmanager一共有9个TaskSlos 2. parallelism...获取Flink面试题，Spark面试题，程序员必备软件，hive面试题，Hadoop面试题，Docker面试题，简历模板等资源请去 GitHub自行下载 https://github.com/lhh2002
如果没有设置 limits，那么工作负载可以占用给定节点上的所有资源；如果有很多工作负载都没有设置 limits，那么资源将会被尽最大努力分配。...Requests 调度器使用 requests 来为工作负载分配资源，工作负载可以使用所有 requests 资源，而无需 Kubernetes 的干预。...Guaranteed QoS 通过只设置 limits 而不设置 requests 就可以实现 Guaranteed QoS，这意味着容器可以使用调度器为其分配的所有资源。...这意味着容器的资源使用量可以达到 requests 阈值，同时如果该容器运行的节点上资源充足，那么容器可以继续使用资源，只要不超过 limits 阈值就行。...当资源限制接近最优时，性能应该随着时间的推移而可预测地降低（至少对于 Web 服务而言应该是这样）。 ? 如果在增加负载的过程中性能并没有太大的变化，则说明为工作负载分配了太多的资源。
这样能够方便的调整容器资源分配，为自动化扩缩容容器（例如 K8s 垂直 pod 自动扩缩容）打开了大门，而无需手工调整 JVM 参数。...如果通过 JVM 参数设置内存使用，这个信息无法通知到调度器，因此调度器无法知道如何为容器分配负载。...设置容器内存（和 CPU）限制，依赖资源请求（软限制）是不够的。资源请求对调度器非常有用，但是设置硬限制让 Docker（或者其他容器运行时环境）为容器分配指定资源，同时确保不会超出。...这也让 Java（在 Java 8u191 之后，默认提供“容器感知”功能）基于容器设置的资源限制自动分配内存，而不是通过运行节点分配。...也就是说，容器仍然可以依赖对其设置的资源限制。 那么，这些参数的值该怎么设置呢？答案是：看情况，尤其是依赖于容器上设置的资源限制。 默认设置下，JVM 堆内存会设置成容器内存的 25%。
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