一.前言文件描述器(file descriptors)、互斥锁(mutex locks)、图形界面中的字体和笔刷、数据库连接、以及网络sockets。无论哪种资源，重要的是，如果你不再使用它时，必须将它还给系统。二.先举个栗子 假设我们在做一个RPG小游戏，主人公Player在游戏中获得不同buff从而
5. 动态分配静态分配(static allocation) 当声明一个全局变量时，编译器给在整个程序中持续使用的变量分配内存空间，这种分配方式称为静态分配，因为变量分配到了内存的固定位置。自动分配(automatic allocation) 当在函数中声明一个局部变量时，给该变量分配的空间在系统栈中。调用函数时给变量分配内存空间，函数返回时释放该空间，这种分配方式称为自动分配。动态分配(dyna
# Spark Standalone 动态资源分配
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，能够有效处理大规模的数据集。它不仅具有丰富的API，还支持多种集群管理模式。其中，Spark Standalone 是一种最简单的集群管理模式，用户可以在此模式下运行Spark应用。本文将深入探讨 Spark Standalone 的动态资源分配，并提供代码示例和可视化效果。
## 什么是
# Yarn 资源动态分配：提升大数据处理效率
随着大数据时代的到来，数据处理和计算的需求变得越来越复杂。在这种背景下，Apache Hadoop Yarn（Yet Another Resource Negotiator）作为一种资源管理系统，逐渐成为大数据处理的重要工具。今天，我们将着重讨论“Yarn 资源动态分配”的概念，以及如何通过代码示例加深理解。
## 什么是 Yarn 资源动态分配
# Yarn 队列动态资源分配实现指南
Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 生态系统中的一个重要模块，提供了资源管理和调度服务。在数据处理和大数据场景中，动态资源分配（Dynamic Resource Allocation, DRA）对于提高资源利用率和应用性能至关重要。本文将指导你实现 Yarn 队列的动态资源分配，帮助你理解和掌握这个过
# Yarn 动态分配资源：原理与实践
## 什么是 Yarn？
Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是 Apache Hadoop 生态系统中负责资源管理和作业调度的组件。作为集群管理工具，Yarn 可以有效地管理计算资源的分配，并支持多种应用程序的同时运行，是 Hadoop 2.x 版本引入的重要特性。
## Yarn 的架构
Yarn 的架构主要
的服务（比如Thrift Server），若分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给
它，而此时有其他的应用却资源张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调
度。 实时的增减
Executor个数，从而实现动态分配资源，使整个Spark系统更加健康。 配置步骤： spark on yarn（External shuffle service）配
基于分组交换的实现，在实际传输业务的过程中，能够实现对不同物理层资源的共享，结合用户对业务质量的实际要求，以无线调度技术来实现对信道资源的优化配置，进而提高无线信道的应用效率；与此同时，基于 3G/4G 系统下，其是以 CQI 反馈为操作基础的，并要实现对相应调度数据的全方位 分析 。CQI 反馈下频 率密 度与最小资源块之 间所 存 在的是倍 数关 系，并要以实际情 况 为基础，对 CQI 的反
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2023-10-10 17:34:47
56阅读
这里重点还是总结一下Standalone模式和yarn模式的资源调度和任务调度资源调度：资源调度是指我们在集群中寻找运行节点的过程，一个每个worker需要使用心跳机制向master汇报自己的状态，master了解情况后，当有个应用提交时，就会使用某个算法来根据资源分配哪些节点来做这个应用。任务调度：当资源调度之后，我们的Driver会将一个应用分开，比如之前说过的RDD，当一个job过来了，会根
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2023-08-04 20:11:58
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测试集群配置 60CPU,320G RAM测试内容：先运行一个需要60CPU的Application1,再运行一个需要50CPU的Application2。结果分析如果要等Application1全部执行完才执行Application2，说明资源是静态分配的（standalone模...
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2015-07-27 19:43:00
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测试集群配置 60CPU,320G RAM测试内容：先运行一个需要60CPU的Application1,再运行一个需要50CPU的Application2。结果分析如果要等Application1全部执行完才执行Application2，说明资源是静态分配的（standalone模...
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2015-07-27 19:43:00
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# Spark 资源动态分配与 YARN 的实现指南
## 引言
在大数据处理的世界里，Apache Spark 是一个非常流行的集群计算框架。它提供了高效的数据处理能力，并能在 HADOOP YARN 上运行。资源动态分配是 Spark 的一个重要特性，它允许 Spark 应用程序根据需求动态调整分配的资源。然而，对于刚入行的小白来说，实施这一过程可能会感到困难。在本指南中，我们将详细介绍如
# 实现Spark开启资源动态分配
## 1. 了解资源动态分配
在使用Spark进行大规模数据处理时，为了能够更好地利用集群资源，可以使用资源动态分配的方式来管理运行中的Spark应用程序。资源动态分配可以根据任务的需求动态调整集群资源的分配，从而更好地适应不同的工作负载情况。
## 2. 实现步骤
为了实现Spark的资源动态分配，需要以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --
原创
2023-09-21 21:45:06
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Swarm 是 Docker 官方提供的一款集群管理工具，其主要作用是把若干台 Docker 主机抽象为一个整体，并且通过一个入口统一管理这些 Docker 主机上的各种 Docker 资源。 Swarm 和 Kubernetes 比较类似，但是更加轻，具有的功能也较 kubernetes 更少一些。 Swarm 横向扩容准备服务器： swarm1（master）：192.16
1、 hadoop配置文件分析 在文档（6）中分析了hadoop对配置文件中弃用key的处理，并分析在使用配置文件时调用的set方法，该方法会调用getProps方法获取配置文件，然后将数据设置到配置文件中。 getProps方法详情如下：protected synchronized Properties getProps() {
if (properties == null) {
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2023-07-12 12:21:51
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# 动态规划资源分配问题Python实现教程
## 1. 整体流程
首先，让我们来看看整个问题的解决流程。我们可以通过以下表格展示每个步骤：
```mermaid
journey
title 整体流程
section 开发动态规划资源分配问题Python
开始 --> 理解问题 --> 设计动态规划状态转移方程 --> 创建动态规划数组 --> 填充动态规划数
# Hadoop 集群动态资源分配设置
在大数据处理领域，Hadoop 是一个流行的开源框架，能够处理大量的分布式数据。为了提高资源使用效率，Hadoop 提供了动态资源分配的功能。本文将介绍如何配置 Hadoop 集群以实现动态资源分配，并通过代码示例进行说明。
## 什么是动态资源分配？
动态资源分配（Dynamic Resource Allocation）是指在运行期间，根据作业的需要
# Spark 3.0 动态资源分配
## 简介
在 Spark 3.0 版本中，引入了动态资源分配的功能，它能够根据任务的需求动态调整资源分配，提高集群的资源利用率。在本文中，我们将介绍动态资源分配的实现方法，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程概述
下面是动态资源分配的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A(启动 Spark 集群)
B(配
原创
2023-08-26 14:08:26
215阅读
摘要：本篇内容整理自美团数据平台工程师冯斐、王非凡在 Flink Forward Asia 2021 生产实践专场的演讲。主要内容包括：相关背景大作业部署优化Checkpoint 跨机房副本状态稳定性相关优化未来规划一、相关背景美团 Flink 的应用场景覆盖了社区定义的三种场景：应用比较多的是数据管道场景，比如数仓 ODS 层数据的实时接入，或跨数据源的实时数据同步；比较典型的应用场景是数据分析
资源调度：（1）executor默认在集群中分散启动，可通过参数配置集中在某个work启动，不过分散启动有利于数据本地化。（2）如果spark-submit提交任务时，如果不指定--executor-cores，则spark会在每个work中启动一个executor并消耗掉work中的所有core和1G的内存。（3）如果只设置--executor-cores而不设置--total-executor
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2023-06-29 15:51:43
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