背景在做的项目BI 使用的是sparkJDBC来去查询和处理数据。依赖的SparkThiftServer这一块东西还是挺多的，今天来讲一下资源动态分配。有了资源动态分配的功能，使其在处理大数据量或者小数据量的时候，都可以处理，而且相对来说不用一直占用较多资源。 本文大部分参考官方文档，小部分是自己实际测试得出的结论。 官方文档地址:https://spark.apache.org/docs/lat
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2023-12-25 22:10:04
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对于共享资源，有一个很著名的设计模式：资源池（Resource Pool）。该模式正是为了解决资源的频繁分配﹑释放所造成的问题。为解决我们的问题，可以采用数据库连接池技术。数据库连接池的基本思想就是为数据库连接建立一个“缓冲池”。预先在缓冲池中放入一定数量的连接，当需要建立数据库连接时，只需从“缓冲池”中取出一个，使用完毕之后再放回去。我们可以通过设定连接池最大连接数来防止系统无尽的与数据库连接。
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2024-01-03 11:05:35
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# Yarn动态资源池
## 1. 引言
在现代大数据环境下，处理大规模数据的任务通常需要大量的计算资源。为了更高效地利用集群中的计算资源，提高任务的执行速度和吞吐量，往往需要对资源进行动态管理和分配。Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop生态系统中负责资源管理和任务调度的核心组件之一。Yarn的动态资源池功能允许用户根据任务的需
原创
2023-08-21 04:54:30
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1.基于SLA驱动的资源动态调度算法将应用分为不同类型，将不同应用调度到不同资源状态节点上，减少应用因资源不足带来的问题，根据SLA协议实时监控应用资源使用状况，动态调整应用资源占用率，提高资源使用率。SLA协议：Service-Level Agreement的缩写，意思是服务等级协议。是关于网络服务供应商和客户间的一份合同，其中定义了服务类型、服务质量和客户付款等术语。监控容器在一段时间内资源使
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2023-11-03 11:35:18
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抢占概念当一个job提交到一个繁忙集群中的空队列时，job并不会马上执行，而是阻塞直到正在运行的job释放系统资源。为了使提交job的执行时间更具预测性，可以设置等待的超时时间，MinShareTimeout与FairShareTimeout.下面会提到）。Fair调度器支持抢占。抢占就是允许调度器杀掉占用超过其应占份额资源队列的containers，这些containers资源便可被分配到应该享
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2023-09-14 22:02:04
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# CDH YARN资源抢占的理解与实践
Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的一种资源管理器，它负责管理集群资源的分配和调度。在大数据处理过程中，资源的有效利用至关重要。为了保证高优先级的任务能够快速运行，YARN引入了资源抢占的机制。本文将介绍CDH（Cloudera Distribution for
一、资源把需要排他性使用的对象称为资源。资源可以是硬件也可以是软件，比如打印机或者数据库中的一个加锁记录。资源可以分为两类：可抢占资源和不可抢占资源。可抢占资源：可以从拥有它的进程中抢占而不产生副作用。不可抢占资源：不引起相关的计算失败的情况下，无法把它从占有它的进程处抢占过来。抢占这个词，在进程和线程调度时就提到了这个概念，那时是进程或者线程可以抢占CPU，即抢占式调度。存储器也可以抢占，如内存
# Yarn 任务资源抢占
在大规模的分布式计算中，任务资源的抢占是一个非常重要的问题。当有多个任务同时请求资源时，如何高效地进行资源分配和管理就成了一个关键的问题。Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop的一个子项目，提供了一个通用的集群资源管理系统，可以帮助我们解决这个问题。
## Yarn 简介
Yarn 是一个分布式计算资
原创
2024-01-26 07:35:51
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由于每次查找资料都需要耗费大量时间,于是写下此文章,方便日后查阅复用.静态服务：主要提供静态资源，不同用户访问到的资源相同 动态服务：提供动态服务，不同用户访问到的资源不同 服务器的几个叫法： web服务器：广义上来说，就是响应用户的需求，提供服务，当下所有的服务器软件都可以称之为web服务器软件 HTTP服务器(静态服务)：使用HTTP协议传输资源，提供服务 应用服务器(动态服务)：一个特定应用
作为HDP 2.0 Beta的一部分，YARN采用MapReduce中的资源管理功能，并将它们打包，以便新引擎可以使用它们。 这也简化了MapReduce做它做的最好的处理数据。 使用YARN，您现在可以在Hadoop中运行多个应用程序，所有这些应用程序共享一个公共资源管理。 在本博文中，我们将介绍如何规划和配置企业HDP 2.0集群部署中的处理能力。 这将覆盖YARN和MapReduc
### 基本概念1. 集群资源定义 YARN的资源抽象比较简单，只有两种资源：内存和CPU。而资源数量是管理员手动设置的，每个NM节点可以贡献一定数量的内存（MB）和CPU，由RM统一管理，不一定是真实的内存和CPU数。其中内存资源是比较关键的，直接决定任务能否成功。如果某个任务需要的内存过多，可能无法执行，或者OOM。CPU资源的限制比较弱，只限定了一台NM上能并发执行多少任务。如果
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2023-08-04 20:23:55
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引擎：CocosCreator。 语言： TS前言：最近一个朋友和我聊天吐槽了一下cocosCreator的资源管理问题并问我有没有好的管理方案和方法，但我认为他并没有真正去尝试做一下而是人云亦云的在叙述给我听~没劲！，所以我花了2小时浏览了一下官方文档和尝试，并给了这位朋友回复；记录下来希望能够抛砖引玉获得大家更优秀的方案。一、静态资源引用的管理只需要场景勾选为自动释放资源，建议阅读一下官方介绍
在YARN上可以配置动态资源池，来对集群资源进行分配和隔离 同时，支持计划模式，可以通过时间对资源池来进行动态调整
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2016-02-10 14:34:00
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1、为什么开启动态资源分配⽤户提交Spark应⽤到Yarn上时，可以通过spark-submit的num-executors参数显示地指定executor 个数，随后，ApplicationMaster会为这些executor申请资源，每个executor作为⼀个Container在 Yarn上运⾏。Spark调度器会把Task按照合适的策略分配到executor上执⾏。所有任务执⾏完后， exe
# CDH调整YARN动态资源池指南
在大数据处理框架中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop的重要组成部分，它负责资源管理和任务调度。对YARN进行动态资源池的调整，可以有效提高资源利用率和应用性能。本文将指导你如何在CDH（Cloudera Distribution including Apache Hadoop）中实现YAR
# Yarn 动态刷新资源池命令详解
在大数据环境下，Yarn（Yet Another Resource Negotiator）作为 Hadoop 的一个核心组件，负责集群资源的管理与调度。随着业务需求的变化，我们的资源需求也会随之发生变化。为了适应这种动态的需求，Yarn 提供了动态刷新资源池的功能。本文将围绕 Yarn 动态刷新资源池的命令进行解释，并提供一些代码示例，帮助读者更好地理解和应
在unity开发中，我们经常要用到动态去创建物体，这里最常见的一种就是把我们的资源做成预制物体放在Resources文件夹下，然后用Resources.Load()去动态加载出来。在Resources文件夹下的所有资源都是会被打包一起发布出去的，因此不必担心资源丢失或者路径不一样的问题,注意只有Resources文件件下的资源才
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2023-06-19 23:42:43
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yarn支持可扩展资源类型 所有节点、应用程序、队列，默认情况下Yarn使用 CPU和内存。资源定义可以扩展为任意的“countable”资源。一个countable 资源，container运行的时候，将会被暂用，完毕后将会释放。 问题导读yarn默认情况下使用哪些资源?Yarn如何实现扩展自定义资源?自定义资源，可以在哪个配置文件中配置?哪些配置可以在yarn-site.xml文件或则 re
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2023-10-28 14:58:28
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文章目录以对象管理资源在资源类中小心copying行为在资源管理类中提供对原始资源的访问成对使用new和delete要使用相同型式以独立语句将newed对象置入指针 资源需要在使用完之后就归还给系统，如果不这么做，糟糕的是就会发生。C++程序中常用的资源就是动态内存分配（使用完不归还会导致内存泄露），但是内存知识需要被管理的众多资源之一。其他常见的资源还包括文件描述器、互斥锁、图形界面中的字型和
需求：1、让不同的application任务，在不同的队列中运行任务2、这些队列是并行执行的，相互不干扰目录：1、队列的配置2、队列运行命令3、队列运行展现1、队列的配置2、队列运行命令--queue root.streaming3、队列运行展现 北京小辉微信公众号 大数据资料分享请关注
原创
2022-12-28 14:57:42
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