一方面 Spark 只是个计算框架，它需要运行在基础设施之上，用户如果直接写 Spark 的逻辑，有时候还不得不和底层的存储、调度等基础设施打交道。...如图所示，我们通过 Kyuubi，想把右侧包括 YARN、Kubernetes 等调度框架，以及 Hive 元数据存储、HDFS 元数据存储，或者把环湖生态的整个构建对用户隐藏，在 Kyuubi 里面用户只需要使用已有的...Spark 是一个通用的数据处理框架，所以平台要做的事情是将 Spark 对于数据处理的能力直接赋能给用户，而不是将计算框架本身或者是使用这个计算框架去写业务代码的能力给用户。...第二个是节点资源的弹性，我们可以针对不同的业务类型，比如在网易我们将业务分为在线和离线业务，通过标签的方式控制不同的业务在单个节点上能够使用的资源比例，包括 CPU、内存、网络等，可以设定不同的调度优先级...短期内的主要工作，第一个是根据我们现在使用 Kubernetes 以及在 Kyuubi 里面实际的使用案例，和 Spark 社区继续去完善 AQE 框架和 Spark on Kubernetes 模块。
Spark 概述 Apache Spark 是一个快速的, 多用途的集群计算系统。...它提供了 Java, Scala, Python 和 R 的高级 API，以及一个支持通用的执行图计算的优化过的引擎....+/3.4+ 和 R 3.1+ 的环境上。...Kubernetes (experimental): 在 Kubernetes 之上部署 Spark 其它文档: 配置: 通过它的配置系统定制 Spark 监控: 跟踪应用的行为 优化指南:...性能优化和内存调优的最佳实践 任务调度: 资源调度和任务调度 安全性: Spark 安全性支持 硬件挑选: 集群硬件挑选的建议 与其他存储系统的集成: OpenStack Swift 构建
10月25日，第一届中国云计算基础架构开发者大会在长沙召开，星环科技与众多国内外厂商共同就“云原生”、“安全与容错”和“管理与优化”等云计算领域话题进行了深入交流和探讨。...2.0版本中发布的一款原生的资源管理和调度框架。...QueueCapacityCheck插件：实现PreFilter扩展点，对Queue的资源使用情况进行检查和预处理。 3....下述章节我们将以大数据/AI领域主流的计算框架Spark和TensorFlow的工作负载为参考，简要说明在Transwarp Scheduler中实现相应的调度策略。...Spark作业调度 Spark项目同样有开源的spark-operator来解决其在Kubernetes上的编排问题，之所以Spark可以实现在Kubernetes上的运行，是因为Spark社区从2.3
，借助 Kubernetes 和 Cloud 的资源管控能力，Submarine 支持大量机器学习作业的调度运行。...根据 LinkedIn 的新闻记录，Tony 使用 YARN 的资源和任务调度系统在整个 Hadoop 集群上设置 TensorFlow 作业。...Tony 还可以使用 TensorBoard 应用程序来可视化，优化和调试 TensorFlow 应用程序。...书中详细讲解了如何使用 Hadoop 旗下的分布式计算平台 Apache Hadoop 和分布式深度学习框架 Apache Spark 进行深度学习，并且介绍了如何使用这些工具进行图像识别、语音识别、自然语言处理等任务...第五章至第八章介绍了使用 Apache Hadoop 进行深度学习计算的具体方法和案例，第九章至第十一章介绍了使用 Apache Spark 进行深度学习计算的具体方法和案例。
Kubernetes（K8s）是一个在多主机上进行规模管理和部署容器化服务的平台。本质上，这意味着您可以轻松地通过跨水平可扩展集群，管理和部署docker容器。...由于谷歌正在使用Kubernetes来管理他们的Tensorflow容器（还有其他东西），他们进一步开发了Kubeflow，一个在Kubernetes上用于训练和部署模型的开源工作流。...Airflow是一个Python平台，可以使用有向无环图（DAG）程序化地创建、调度和监控工作流。 DAG（有向无环图） 这基本上只是意味着你可以随时根据需要轻松地设置Python或bash脚本。...Elastic使用Okapi BM25算法，该算法在功能上非常类似于TF-IDF（词频-逆向文件频率，Elastic以前使用的算法）。它有一大堆花里胡哨的东西，甚至支持多语言分析器等定制插件。...可以访问官网，下载后解压，并将spark-shell命令添加到$ PATH中，或者在终端输入brew install apache-spark（注意：要想使用spark，你需要安装scala和java）
Kubernetes（K8s）是一个在多主机上进行规模管理和部署容器化服务的平台。本质上，这意味着您可以轻松地通过跨水平可扩展集群，管理和部署docker容器。 ?...由于谷歌正在使用Kubernetes来管理他们的Tensorflow容器（还有其他东西），他们进一步开发了Kubeflow，一个在Kubernetes上用于训练和部署模型的开源工作流。...Airflow是一个Python平台，可以使用有向无环图（DAG）程序化地创建、调度和监控工作流。 ? DAG（有向无环图） 这基本上只是意味着你可以随时根据需要轻松地设置Python或bash脚本。...Elastic使用Okapi BM25算法，该算法在功能上非常类似于TF-IDF（词频-逆向文件频率，Elastic以前使用的算法）。它有一大堆花里胡哨的东西，甚至支持多语言分析器等定制插件。 ?...可以访问官网，下载后解压，并将spark-shell命令添加到$ PATH中，或者在终端输入brew install apache-spark（注意：要想使用spark，你需要安装scala和java）
历史 框架 出现时间 特点 mesos 2009, 论文发表于 2011 两级模型；灵活通用，有利于定制和融合其他框架(如 hadoop, k8s)；核心目标是: run multiple frameworks..., 比如 myriad 目标是让 yarn 跑在 mesos 上，这个项目似乎没有被大规模采用, Spark 支持直接运行在 mesos 上，但是随着 kubernetes 的兴起和 spark 对 kubernetes...borg 作为一个内部使用的调度系统更为全面和细致，而 kubernetes 作为一个专注于调度的系统并没有携带如日志、监控、账号等方案，而是要用户自行搭配。...在 kubernetes 使用 nodeRelease/bookmark 等机制优化这种压力。...以 yarn 为代表的离线任务调度框架和以 kubernetes 为代表的（主要用于）在线任务调度框架如何融合是一个要解决的问题。
云原生技术以其丰富的生态和灵活的扩展性受到各个社区及厂商的倾迈，并以云原生技术为基础构建统一的批量计算系统，提升资源使用率 云原生批量计算面临的挑战 作业管理 Pod级别调度， 无法感知上层应用...性能优化和异构资源管理 调度性能优化，并结合Kubernetes提供扩展性、吞吐、网络、运行时的多项优化，异构硬件支持x86，Arm，GPU晟腾，昆仑等 CNCF Volcano关键进展 Volcano...Volcano Scheduler 丰富的高阶调度策略：公平调度、任务拓扑调度、基于SLA调度、作业抢占、回填、弹性调度、混部等 插件化算法集成框架：支持用户通过不同action和plugin组合定制算法策略...公平调度 Volcano 典型场景和案例 场景一：弹性调度 场景二：作业拓扑感知调度 场景三：CPU拓扑感知调度 场景四：为Spark提供批量调度 场景五：在离线作业混部 在线服务有峰谷，...，弥补了Kubernetes批处理调度能力的空缺 ，并已构建起完善的上下游生态。
SeaTunnel 是一个非常好用的、超高性能的、分布式数据集成平台，架构于 Apache Spark 和 Apache Flink 之上，实现海量数据的实时同步与转换。...Flink 应用到生产环境的周期与复杂度; 利用可插拔的插件体系支持超过 100 种数据源; 引入管理与调度能力做到自动化的数据同步任务管理; 特定场景做端到端的优化提升数据同步的数据一致性; 开放插件化与...: 高扩展性：模块化和插件化，支持热插拔, 带来更好的扩展性; 插件丰富：内置丰富插件，支持各种数据产品的传输和集成; 成熟稳定：经历大规模生产环境使用和海量数据的检验，具有高性能、海量数据的处理能力;...在架构设计上，Apache SeaTunnel 参考了 Presto 的 SPI 化思想，有很好的插件化体系设计。 在技术选型时，Apache SeaTunnel 主要考虑技术成熟度和社区活跃性。...Spark、Flink 都是非常优秀并且流行的大数据计算框架，所以 1.x 版本选了 Spark，2.x 版本将架构设计的更具扩展性，用户可以选择 Spark 或 Flink 集群来做 Apache SeaTunnel
快速的进行算法实验和生产使用，Apache Zeppelin 就是这样一个兼具了 Hadoop 大数据处理和 机器学习／深度学习算法交互式开发的开源系统。...Apache Zeppelin 是一个可以进行大数据可视化分析的交互式开发系统，在 Zeppelin 中还可以完成机器学习的数据预处理、算法开发和调试、算法作业调度的工作，同时，Zeppelin 还提供了单机...可以承担数据接入、数据发现、数据分析、数据可视化、数据协作等任务，其前端提供丰富的可视化图形库，不限于SparkSQL，后端支持HBase、Flink 等大数据系统以插件扩展的方式，并支持Spark、Python...不同的机器学习框架有不同的参数配置，甚至不同的算法参数都不同，传统命令行的方式容易配置出错，Zeppelin 基于其前端可视化展示能力，将支持针对每个算法自行设置一个参数调整界面，和模型一起发布，模型使用者可以使用该可视化界面...针对大数据任务的特点，Zeppelin 也做了分布式的优化。同时，Zeppelin 还能与其他 Apache 大数据生态项目也能很好地集成，可以更好地满足不同团队的需求。
在与部署 Spark 应用程序的数千名客户合作时，我们看到了管理 Spark 以及自动化、交付和优化安全数据管道的重大挑战。...我们还介绍了 Kubernetes 上的Apache Airflow作为下一代编排服务。数据管道由具有依赖关系和触发器的多个步骤组成。...需要一个灵活的编排工具来实现更轻松的自动化、依赖管理和定制——比如 Apache Airflow——来满足大大小小的组织不断变化的需求。...为了确保这些关键组件快速扩展并满足客户的工作负载，我们集成了Apache Yunikorn，这是一个针对 Kubenetes 的优化资源调度器，它克服了默认调度器的许多缺陷，并允许我们提供队列、优先级和自定义策略等新功能...快速自动缩放和扩展 我们通过在 Apache Yunikorn 中引入gang 调度和 bin-packing的创新来解决工作负载速度和规模问题。
IO 调度机制 多层存储支持 SSD/HDD/HDFS 多层存储 03 支持 Flink 关键设计和重要特性说明 3.1 内存稳定性及协议优化 Celeborn 致力于服务多引擎成为统一的 Shuffle...数据服务，在设计上 Celeborn 通过增强框架和协议的扩展性，采用插件化的方式支持多引擎，这样大大提高了组件的复用性和降低了 Celeborn 的复杂性，但相比于 Spark 而言如何在 Flink...Worker 则负责 Shuffle 数据写入读取，前文提到的 Flink 使用的 MapPartition 和 Spark 使用的 ReducePartition 模式复用了所有的服务端组件并在协议上达到了统一...在设计上 Celeborn 抽象 Register Shuffle、Reserve Slots、Partition Split 及 Commit 等概念和接口，引擎侧完全可以使用这些接口插件化的实现管理逻辑...3.5 Celeborn 更多特性和优化 Celeborn 0.3.0 版本还增加了诸如多级存储、多级黑名单等特性，优化了 RPC 请求数量和缩短了优雅升级的时间及进行了大量的 corner case
本文描述通过 Rainbond 云原生应用管理平台 一键部署高可用的 DolphinScheduler 集群，这种方式适合给不太了解 Kubernetes、容器化等复杂技术的用户使用，降低了在 Kubernetes...Apache DolphinScheduler 是一个分布式易扩展的可视化 DAG 工作流任务调度开源系统。解决数据研发ETL 错综复杂的依赖关系，不能直观监控任务健康状态等问题。...，通过拖拽任务定制 DAG，通过 API 方式与第三方系统对接, 一键部署高可靠性：去中心化的多 Master 和多 Worker, 自身支持 HA 功能, 采用任务队列来避免过载，不会造成机器卡死丰富的使用场景...支持更多的任务类型，如 spark, hive, mr, python, sub_process, shell高扩展性：支持自定义任务类型，调度器使用分布式调度，调度能力随集群线性增长，Master 和...Worker 服务默认安装了 Python3，使用时可以添加环境变量 PYTHON_HOME=/usr/bin/python3如何支持 Hadoop, Spark, DataX 等？
调度程序会自动将队列和最适合节点上的资源为未完成的请求进行预留。...后者适合在云上使用，它可以在使用自动扩展时最大程度地减少节点实例的数量，以节省成本。节点排序策略是可插拔的，用户可以实现自己的策略并将其插入到调度程序。...YuniKorn提供了许多优化措施来提高性能，例如完全异步的事件驱动系统和低延迟排序策略。...社区使用和参与 在Cloudera，我们专注于将YuniKorn集成到各种Cloudera公有云产品中，同时我们也希望通过YuniKorn给大家在K8上运行大数据工作负载（例如Spark）带来一流的体验...关于原文作者： Weiwei Yang，Cloudera的软件工程师，Apache Hadoop提交者和PMC成员，专注于分布式系统上的资源调度。
框架编写的应用程序可以运行在本地模式（Local Mode）、集群模式（Cluster Mode）和云服务（Cloud），方便开发测试和生产部署。...二、集群模式：Cluster Mode 将Spark应用程序运行在集群上，比如Hadoop YARN集群，Spark 自身集群Standalone及Apache Mesos集群，网址：http://spark.apache.org...Hadoop YARN集群模式（生产环境使用）：运行在 yarn 集群之上，由 yarn 负责资源管理，Spark 负责任务调度和计算，好处：计算资源按需伸缩，集群利用率高，共享底层存储，避免数据跨集群迁移...Apache Mesos集群模式（国内使用较少）：运行在 mesos 资源管理器框架之上，由 mesos 负责资源管理，Spark 负责任务调度和计算。 ...三、云服务：Kubernetes 模式 中小公司未来会更多的使用云服务，Spark 2.3开始支持将Spark 开发应用运行到K8s上。 云平台都提供了 EMR产品（弹性MapReduce计算）
版本和版本控制的容器，以实现更快的迭代和稳定的生产 • 单一、统一的基础架构，可同时处理大多数批处理工作负载和微服务 • 共享集群上的细粒度访问控制 与其他资源协调器相比，Kubernetes作为事实上的服务部署标准可在所有上述方面提供更好的控制...运行Apache Spark on K8S调度的挑战 Kubernetes默认调度程序在高效调度批处理工作负载方面存在差距，该集群中还将调度长期运行的服务。...但是，实现这一目标有一些挑战： 1) 就其资源使用而言，Apache Spark作业本质上是动态的。命名空间配额是固定的，并在准入阶段进行检查。如果pod请求不符合命名空间配额，则拒绝该请求。...规模与绩效 X √ YuniKorn针对性能进行了优化，适用于高吞吐量和大规模环境。...YuniKorn资源配额管理允许基于可插拔调度策略利用pod请求的排队和作业之间共享有限资源。无需任何其他要求即可实现所有这些要求，例如在Apache Spark上重试pod提交。
这是 Dlink 在 Github 上的项目简介，可以发现它目前很像开源领域中的 Hue 和 Apache Zeppelin，但相比差距却甚远，其唯一的优势是提供了部分 Apache Flink 的 FlinkSQL...；最后其实现思路与架构设计区别较大，StreamX 使用 Java 和 Scala 的混合开发以及前端更适合开源参与的 Vue 框架，后端门槛较高，Dlink 则完全使用 Java 开发，其前端为更偏企业应用的...支持多种语言：Scala(Apache Spark)、Python(Apache Spark)、SparkSQL、FlinkSQL 、Hive、 Markdown、Shell等。...以上的特性将使用户无需梳理复杂的依赖关系或者手动配置 DAG，也不需要估测调度间隔或者长期观察任务执行情况进行手动优化。...Dlink 除了将逐步完成以上功能外，还要进行交互上的优化，使其更加接近专业的 IDE，如风格切换、面板调整、定时保存、History对比和恢复等。
主要为各类分布式计算框架如Spark、MapReduce等提供海量数据存储服务，同时HDFS和HBase底层数据存储也依赖于HDFS 3....Flink在设计之初就是以流为基础发展的，然后再进入批处理领域，相对于spark而言，它是一个真正意义上的实时计算引擎 Storm 由Twitter开源后归于Apache管理的分布式实时计算系统。...核心组件包括：ResourceManager（全局资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配）、NodeManager（每个节点上的资源和任务管理器） Kubernetes 又称K8s，为容器化的应用提供资源调度...Kubernetes支持docker和Rocket，可以将Docker看成Kubernetes内部使用的低级别组件 Mesos 类似于Yarn，也是一个分布式资源管理平台，为MPI、Spark作业在统一资源管理环境下运行...工作流调度器 Oozie 基于工作流引擎的任务调度框架，能够提供能够提供对MapReduce和Pig 任务的调度与协调 Azkaban 由LinkedIn开源，相对Oozie更轻量级。
欢迎您关注《大数据成神之路》 简介： 阿里巴巴高级技术专家李呈祥带来了《Apache Spark 最新技术发展和3.0+ 展望》的全面解析，为大家介绍了Spark在整体IT基础设施上云背景下的新挑战和最新技术进展...第二， Spark是目前大数据领域生态系统最丰富的组件，支持ORC、Parquet等数据存储格式，Kafka消息队列以及多种资源调度的框架，几乎所有与数据处理上下游相关的组件都可以在Spark上找到官方或者非官方的集成支持...相比于Spark现有的基于规则优化和基于代价的CPU优化，Runtime的信息最准确，针对这种信息进行调整能够得到理论上最优的执行计划。...提供了对GPU加速器的感知能力，从而将深度学习任务调度到合适的节点上，因为大部分深度学习任务都在GPU加速器上运行； 第三， Optimized Data Exchange为Spark和深度学习框架提供了一个高速有效的数据交换方式...Barrier Execution 实现Barrier Execution的直接原因，在于 Spark分布式计算框架的任务调度方式和深度学习框架区别非常大，比如，Spark分布式计算框架将数据切片给不同
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