系统角度：由程序、数据和作业说明书组成，系统通过作业说明书控制文件形式的程序和数据，使之执行和操作。
本文介绍了Hadoop YARN学习之组件功能简述，包括ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster等组件，以及它们之间的协作和通信。同时，还介绍了YARN的调度组件，包括FIFO、Capacity和Fair。最后，文章提到MapReduce只是YARN中的一种应用程序框架，在YARN环境下，其他框架已经可以使用或者正在开发中。
分时系统（Time Sharing System）,它能很好地将一台计算机提供给多个用户同时使用，提高计算机的利用率。它被经常应用于查询系统中，满足许多查询用户的需要。用户的需求具体表现在以下几个方面：
Hadoop集群管理员希望能对集群Yarn作业的资源进行控制。根据不同的业务组或不同的用户，对Yarn的资源池进行划分，达到资源管控、任务管控的效果。通过CM可以进行Yarn动态资源的配置，这里Fayson主要介绍如何在Cloudera Manager中配置Yarn动态资源池的放置规则。
命名服务主要解决微服务拆分后带来的服务发现、路由隔离等需求，是服务治理的基石。美团命名服务（以下简称MNS）作为服务治理体系OCTO的核心模块，目前承载美团上万项服务，日均调用达到万亿级别。为了更好地支撑美团各项飞速发展的业务，MNS开始从1.0向2.0演进。
我们知道MapReduce1.0，是把计算框架和资源调度框架都弄在一起了，所以Master端的JobTracker会大包大揽去执行任务，存在很多问题，比如资源分配不均、单点故障会导致整个集群不可用、没办法集成多个不同的计算框架（比如Spark、Storm）。因此，YARN的设计思路就是把原先JobTracker的资源管理调度和监控的功能剥离出来，在YARN中实现，而MapReduce2.0仅仅就是做计算框架的事情。同时，YARN还可以兼容搭建多个不同的计算框架，实现同一个集群内资源和数据的共享。
摘要：Google的Borg系统是一个运行着成千上万项作业的集群管理器，它同时管理着很多个应用集群，每个集群都有成千上万台机器，这些集群之上运行着Google的很多不同的应用。Borg通过准入控制，高效的任务打包，超额的资源分配和进程级隔离的机器共享，来实现超高的资源利用率。它通过最小化故障恢复时间的运行时特性和减少相关运行时故障的调度策略来支持高可用的应用程序Borg通过提供一个作业声明的标准语言，命名服务的集成机制，实时的作业监控，以及一套分析和模拟系统行为的工具来简化用户的使用。 我们将通过此论文对B
Spark的HistoryServer能正常查看之前的历史作业日志，但新提交的作业在执行完成后未能在HistoryServer页面查看。
Apache Yarn（Yet Another Resource Negotiator的缩写）是hadoop集群资源管理器系统，Yarn从hadoop 2引入，最初是为了改善MapReduce的实现，但是它具有通用性，同样执行其他分布式计算模式。
前面我们提过：FunDA就像一个管道（PipeLine）。管道内流动着一串数据（Data）或者运算指令（Action）。管道的源头就是能产生纯数据的数据源（Source），跟着在管道的中间会有一
Fayson在前面的文章介绍了《如何启用Impala的动态资源池》。管理员可以通过Impala的动态资源池、放置规则及ACL控制不同的用户对Impala资源使用。本篇文章主要介绍如何配置Impala的放置规则，通过一个场景进行描述，在不给作业指定资源池的情况，通过Impala的放置策略将不同的用户提交的SQL分配到不同的资源池中。
ResourceManager（RM）是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配，主要包括两个组件，即调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager）。
通过上下两张计算机系统的层次结构图，我们快速的定位到了我们所学习操作系统的位置——硬件之上，软件之下
提示：如果把函数写到main之前，那么就不需要声明。而且一般我们都是把main写在文件最下面。
本文从Hadoop（1.0）系统中调度策略的角度展开讨论。这本质还是对Hadoop的集群资源进行管理，主要有四个方面：
各位亲们，请原谅我开启了仅粉丝可见，并不是为了赚粉丝，是因为一些可恶的网站大批量的爬我们这些原创博主的文章。开启了仅粉丝可见后他们就无法进行爬取后面的内容，也麻烦大家点个小小的关注才能看到后面的内容，当然了内容不好，看完也可以取消关注哈，嘿嘿。
1、当处理机和外部设备速度差距较大时，并且此时不想让其中一方等待，有什么办法可以解决问题？
1946年第一台计算机诞生--20世纪50年代中期，计算机工作还在采用手工操作方式。此时还没有操作系统的概念。
Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm（以下简称“Storm”）在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用，有管理平台、常用 API 和相应的文档，大量实时作业基于 Storm 构建。
保障 flink 作业在 配置迭代、flink 版本升级、蓝绿部署中的数据一致性，提高容错、降低恢复时间；
先笼统地总结下内存管理到底是干啥的，下面这段话摘自《现代操作系统 - 第 3 版》：
尽管操作系统发展史不是研究操作系统的重点，但是在这一发展过程中，衍生出了许许多多与操作系统相关的重要概念，如果知道这些概念出现在怎样的背景下，以及产生的原因，在后期学习中就不会觉得一些概念出现的比较突兀。除此之外，了解操作系统的发展史，理解设计需求，有助于我们站在计算机的角度思考问题。
背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm（以下简称“Storm”）在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用（可参考 Storm 的可靠性保证测试），有管理平台、常用 API 和相应的文档，大量实时作业基于 Storm 构建。 而 Apache Flink（以下简称“Flink”）在近期倍受关注，具有高吞吐、低延迟、高可靠和精确计算等特性，对事件窗口有很好的支持，目前在美团点评实时计算业务中也已有一定应用。 为深
1946年第一台计算机诞生–20世纪50年代中期，计算机工作还在采用手工操作方式。此时还没有操作系统的概念。
1. 背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm（以下简称“Storm”）在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用（可参考 Storm 的可靠性保证测试：https://tech.meituan.com/test-of-storms-reliability.html），有管理平台、常用 API 和相应的文档，大量实时作业基于 Storm 构建。而 Apache Flink（以下简称“Flink”）在近期倍受关注，
文献链接：https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/b9f4e78a8830fe5afcf2f0452862fb3c0d6584ea.pdf
在SaaS领域Saleforce是佼佼者，其CRM的概念已经扩展到了Marketing、Sales、Service等领域。那么Saleforce靠什么变成了这三个行业的解决方案呢？得益于Saleforce强大的aPaaS平台（如果想了解aPaaS平台可以搜索之前的文章）。
并发和并行最开始都是操作系统中的概念，表示的是CPU执行多个任务的方式。这两个概念极容易混淆。
某天下班后，我在家里进行电话面试，问到面试者这样一个问题："能不能简单介绍一下你理解的并发和并行，并说明一下他们之间的关系"。但是面试者回答的并不好，所以我在面试评价中写到："对并发和并行的概念不清楚"。这时，女朋友看到这句话。
Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm（以下简称“Storm”）在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用（可参考 Storm 的 可靠性保证测试），有管理平台、常用 API 和相应的文档，大量实时作业基于 Storm 构建。而 Apache Flink（以下简称“Flink”）在近期倍受关注，具有高吞吐、低延迟、高可靠和精确计算等 特性，对事件窗口有很好的支持，目前在美团点评实时计算业务中也已有一定应用。 为深入熟悉了解 Flink 框架，验证其稳定性和可靠性，评估其实时处理性能，识别该体系中的 缺点，找到其性能瓶颈并进行优化，给用户提供最适合的实时计算引擎，我们以实践经验丰富 的 Storm 框架作为对照，进行了一系列实验测试 Flink 框架的性能，计算 Flink 作为确保“至 少一次”和“恰好一次”语义的实时计算框架时对资源的消耗，为实时计算平台资源规划、框 架选择、性能调优等决策及 Flink 平台的建设提出建议并提供数据支持，为后续的 SLA 建设提供一定参考。 Flink 与 Storm 两个框架对比：
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/sinat_35512245/article/details/54426376
介绍：又称为高级调度或长程调度，调度对象是作业。根据作业控制块（JCB）中的信息，审查系统能否满足用户作业的资源需求，以及按照一定的算法，从外存的后备队列中选取某些作业调入内存，并为他们创建进程、分配必要的资源。然后再将新创建的进程插入到就绪队列，准备执行。
之前有一段时间做过双塔的召回模型[1]，线上各个指标有了不错的提升。目前双塔模型也是被各大公司钟爱的召回模型。对主流召回模型的分享整理在：总结下自己做过的深度召回模型
－计算机系统中存储器一般分为内存储器和辅助存储器两级 －内存可以分成系统区和用户区两部分，系统区用来存储操作系统等系统软件，用户区用于分配给用户作业使用
我经常会碰到一些耗时较长的任务，譬如更新5千万条表数据中的某个字段，代码中可以通过分页依次读取db，然后更新即可。但是耗时极长，那么能否通过将代码部署多个实例，譬如启动多个docker来并行执行任务，横向扩展，这样就能大幅减少耗时。
文献链接：https://arxiv.org/pdf/2110.15154.pdf
max(Size(i-1, j), Size(i-1, Π(i)-1)+1) & j ≥ Π(i)
前趋图（Procedence Graph）是一个有向无循环图（DAG）。图中的每个结点可用于表示一条语句、一个程序段或进程；结点间的有向边则表示在两结点之间存在的偏序或前趋关系“→”， →={(Pi，Pj)| Pi必须在Pj开始前完成 }。
操作系统—概述 管理系统的硬件、软件、数据资源 控制程序运行 人机之间的接口 应用软件与硬件之间的接口 进程管理 存储管理 文件管理 作业管理 设备管理 内容提要 进程管理 进程的状态 前趋图 信号
作者 | 温芳 360 系统部数据开发高级工程师 一年前，360 系统部开始研究云舟项目——打破传统存算一体结构、保持近实时的弹性，云原生计算存储分离类似 Snowflake 的 DaaS 数仓平台，并支撑公司日益增多的机器学习任务 。 我们遇到的第一个挑战就是线下存储如何与云上的计算资源适配，数据依然存储到云下的 PoleFS 存储中，无法对接云上的 Serverless 弹性容器实例。我们倾向于使用 serverless 容器，因为它简单易用、极致弹性、最优成本、按需付费；但同时 Serverless
*注：数据库的分离与附加一般发生在数据库在不同机器迁移的情况下使用，当使用 Management Studio 操作时，可能会因权限问题导致附加失败，下面演示如何修改控制权限
来这里找志同道合的小伙伴！ 背景 各业务系统为使用mysql的业务数据，重复开发出多套数据同步工具，一方面难以管理，另外部分工具性能也偏差。需要一个统一为mysql数据提供同步服务的平台。该平台需支持离线同步，实时订阅，实时同步三大基本功能。 架构 一、功能整合 1、各功能如何实现？ 离线同步：可理解为将根据一个sql查询出的数据同步到其它目标存储上； 实时订阅：通过实时解析mysql-binlog,将数据的变动封装成事件存于消息队列，供用户订阅消费； 实时同步：提供一些常见的订阅客户端料现，实时消费
在大数据开源系统框架当中，Hadoop始终是一个值得关注的重点，经过这么多年的发展，Hadoop依然占据着重要的市场地位。学大数据，必学Hadoop，也说明了Hadoop在大数据当中的重要性。今天给大家带来一份Hadoop技术入门书单推荐。
1.操作系统的的4个基本特点 并发性（宏观上同时进行，微观上交替）： 两个或两个以上的事件或活动在同一时间间隔内发生。 共享性：计算机系统中的资源可被多个并发执行的用户程序和系统程序共同使用，而不是被其中某一个程序所独占。 不确定性（异步性 随机性）：进程是以人们不可预知的速度进行；进程是走走停停，不是一气呵成的。 虚拟性：把物理上的一个实体变成逻辑上的多个对应物或把物理上的多个实体变成逻辑上的一个对应物。 2.OS的三种基本类型及其主要目标 批处理操作系统（有效）： 提高资源利用率 分时操作系统（方便用
我们每天都在谈论分布式架构，也有朋友经常问我分布式架构到底是个什么的架构。其实简单来说就是，分布式系统架构就是将多个服务器资源统一管理起来，然后挑选合适的服务器去处理用户的请求或者指定的任务。当然分布式系统技术肯定不是这一篇能讲清楚的，前面也讲了两篇了，忘记了的可以回顾下(不好意思，懂分布式事务的你真的很了不起，下篇，面试是不是经常被问到分布式系统核心问题，这一次没人难倒你)我也会一直讲这方面技术的。
内存管理是操作系统设计中最重要和最复杂的内容之一，虽然 计算机硬件一直在飞速发展，内存 容量也在 不断增长，但是仍然不可能将用户进程所需要的全部程序和数据放入主存中，所以操作系统必须将内存空间进行合理地划分和有效地动态分配。操作系统对内存的划分和动态分配就是内存管理的概念。 有效的内存管理在多道程序设计中非常重要，不仅方便用户使用存储器，提高内存利用率，还可以通过虚拟技术从逻辑上扩充存储器。 内存管理的功能有： - 内存空间的分配与回收。由操作系统完成主存储器空间的分配和管理，使程序员摆脱存储分配的麻烦，提高编程效率。 - 地址转换，在多道程序环境下，程序中的逻辑地址与内存中的物理不可能一致，因此存储管理必须提供地址变换功能，把逻辑地址转换成相应的物理地址。 - 内存空间的扩充：利用虚拟存储技术或自动覆盖技术，从逻辑上扩充内存。 - 存储保护：保证各道作业在各自的存储空间内运行，互不干扰。
进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位（注意和线程区分），是操作系统结构的基础。在当代面向线程设计的计算机结构中，进程是线程的容器。程序是指令、数据及其组织形式的描述，进程是程序的实体。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
