仅显示了成千上万工作节点中的一小部分。 这个在我们内部称为Borg的集群管理系统，它负责权限控制、调度、启动、重新启动和监视全部的Google中运行的应用程序。本文将解释它是如何做到的。...用户以作业的形式将他们的工作提交给Borg，每个作业包括一个或多个任务，它们都运行相同的程序（二进制）。 每个作业在一个Borg单元中运行，一组机器组织为一个单元。...大多数都有一个控制器提交一个主作业和一个或多个工作作业; 前两者对YARN的应用程序管理器[76]起类似的作用。...3.1 Borgmaster 每个单元的Borgmaster包括两个进程：主进程Borgmaster和独立的调度程序（§3.2）。...主Borgmaster进程处理客户端RPC，状态变化（例如，创建作业）或提供对数据的只读访问（例如，查找作业）。
，以高度分布式的方式共同存储和处理大量数据。...列表，以及依据所选的调度策略将可用 slots 分配给合适的作业和任务 协调在集群上运行的所有任务，这涉及到指导 TaskTracker 启动 map 和 reduce 任务，监视任务的执行，重新启动失败的任务...，推测性地运行缓慢的任务，计算作业计数器值的总和，等等 为单个进程安排大量职责会导致重大的可伸缩性问题，尤其是在较大的集群上，JobTracker 必须不断跟踪数千个 TaskTracker、数百个作业...4、一个分布式应用程序代替一个 MapReduce 作业 一个全局 ResourceManager 以主要后台进程的形式运行，它通常在专用机器上运行，在各种竞争的应用程序之间仲裁可用的集群资源。...在用户提交一个应用程序时，一个称为 ApplicationMaster 的轻量型进程实例会启动来协调应用程序内的所有任务的执行。
execve系统调用 execve系统调用 我们前面提到了, fork, vfork等复制出来的进程是父进程的一个副本, 那么如何我们想加载新的程序, 可以通过execve来加载和启动新的程序。...但是linux也支持其他不同的可执行程序格式, 各个可执行程序的执行方式不尽相同, 因此linux内核每种被注册的可执行程序格式都用linux_bin_fmt来存储, 其中记录了可执行程序的加载和执行函数...，让各种可执行程序的处理程序前来认领和处理。...(filename), 而且还传递了指向了程序的参数argv和环境变量envp的指针 参数 描述 filename 可执行程序的名称 argv 程序的参数 envp 环境变量 指向程序参数argv和环境变量...程序的加载do_execve_common和do_execveat_common 早期linux-2.4中直接由do_execve实现程序的加载和运行 linux-3.18引入execveat之前
MPS运行时架构被设计成透明地启用协作的多进程CUDA应用程序(通常是MPI作业)，以利用最新的NVIDIA(基于kepler) gpu上的Hyper-Q功能。...２.减少了对gpu的上下文存储 在没有MPS的情况下，使用GPU的每个CUDA进程在GPU上分配独立的存储和调度资源。相比之下，MPS服务器分配一个GPU存储副本，并调度所有客户端共享的资源。...MPS服务器在所有客户端之间共享一组调度资源，从而消除了GPU在这些客户端之间调度时的交换开销。 什么时候使用MPS？ 当每个应用程序进程没有产生足够的工作来饱和GPU时，MPS是有用的。...可以使用MPS在每个节点上运行多个进程，以支持更多的并发性。这样的应用程序是通过每个网格中有少量块来识别的。...虽然总的计算工作量保持不变，但是每个进程的工作量减少了，并且可能在应用程序运行时没有充分利用可用的计算能力。使用MPS, GPU将允许不同进程的内核启动并发运行，并从计算中移除不必要的序列化点。
底层详细细节介绍: 使用spark-submit提交一个Spark作业之后，这个作业就会启动一个对应的Driver进程。...根据你使用的部署模式（deploy-mode）不同，Driver进程可能在本地启动，也可能在集群中某个工作节点上启动。...YARN集群管理器会根据我们为Spark作业设置的资源参数，在各个工作节点上，启动一定数量的Executor进程，每个Executor进程都占有一定数量的内存和CPU core。 ...在申请到了作业执行所需的资源之后，Driver进程就会开始调度和执行我们编写的作业代码。...一个 应用 可以用于单个 Job，或者分开的多个 Job 的 session，或者响应请求的长时间生存的服务器。
操作系统五大功能： 存储管理（内存分配、地址映射、内存保护、内存扩充）， 作业和进程管理（作业和进程调度、进程控制、进程通信）， 设备管理（缓冲区管理、设备分配、设备驱动、设备无关性）， 文件管理（文件存储空间管理...临界区进入准则： 位数临界区域得到充分使用，必须严格禁止两个或多个进程同时进入，即欲进入的若干进程徐满足下列要求： 1.单个入区 2.独自占用 3.尽快退出 4....5.作业结束后的善后工作 常用算法： 先来先服务、短作业优先、最短剩余时间优先。 进程调度（低级调度） 是从就绪队列中选择进程并把CPU分配给它。...运行进程完成后，由作业调度进行善后处理工作。...A.进程是静态的文本 B.进程与程序是一一对应的 C.进程与作业是一一对应的 D.多个进程可以在单个CPU上同时执行 25.下列的进程状态变化中，( C )的变化是不可能发生的
Twine调度器是负责作业和容器生命周期管理的控制平台。它部署在区域与全局范围内，其中区域调度器管理来自同一区域的服务器，全局调度器管理来自多个区域的服务器。...调度器是分片的，每个分片管理其范围内的工作。 Twine调度器代理隐藏了调度器分片的内部细节，它为Twine用户提供了单个控制平台的抽象性和可用性。 Twine分配器负责将容器分配给服务器。...当时Facebook的一个集群是一组服务器机架连接到一个共同的网络交换机，一个数据中心托管多个集群。调度程序只能管理单个集群内的服务器，这意味着作业不能跨集群。...可用性：这些要点可能意味着我们希望在每个区域运行多个独立的调度器部署。然而，从可用性的角度来看，为每个区域的共享池维持一个单一入口点简化了许多容量管理和作业管理的工作流。...Twine用户将调度器碎片和代理视为单个控制平台，而不必与编排其作业的众多调度器碎片交互。
列表，以及依据所选的调度策略将可用 slots 分配给合适的作业和任务 协调在集群上运行的所有任务，这涉及到指导 TaskTracker 启动 map 和 reduce 任务，监视任务的执行，重新启动失败的任务...，推测性地运行缓慢的任务，计算作业计数器值的总和，等等 为单个进程安排大量职责会导致重大的可伸缩性问题，尤其是在较大的集群上，JobTracker 必须不断跟踪数千个 TaskTracker、数百个作业...这包括监视任务，重新启动失败的任务，推测性地运行缓慢的任务，以及计算应用程序计数器值的总和。这些职责以前分配给所有作业的单个 JobTracker。...ResourceManager 将正在运行的应用程序和已完成的任务的信息存储在 HDFS 中。如果 ResourceManager 重新启动，它会重新创建应用程序的状态，仅重新运行不完整的任务。...此工作已接近完成，社区正在积极测试。它已由一些供应商完成。 简化的用户日志管理和访问。应用程序生成的日志不会留在各个从属节点上（像 MRv1 一样），而转移到一个中央存储区，比如 HDFS。
概述 对于多处理器调度，此处概述了多个处理器可能带来的问题和设计上的一些问题；对于实时调度，概述了两种调度方法：限时调度和速率单调调度。...在单个处理器上使用多道程序设计。 一个进程 的实际分派。...由于主处理拥有对所有存储器和I/O资源的控制，可以简化冲突解决方案，所以几乎不需要对单处理器多道程序操作系统进程增强。同时主处理器的失败会导致整个系统的失败，主处理器可能为性能瓶颈。...和存储器管理方案一样，调度活动工作集中所有元素是的失败可能导致处理器抖动：调度其他线程时，取消了未来将要调度执行的线程。...尽管存在动态资源请求和冲突、处理过载和软硬件故障，实时应用程序不关注绝对速度，关注在最有价值的时间完成或启动任务。
04 Spark术语 Application：基于spark的用户程序，包含了一个driver program 和集群中多个 executor； Driver Program：运行application...在SparkContext的初始化过程中，Spark会分别创建DAGScheduler作业和TaskScheduler任务调度两级调度模块。...更直白的可以说SparkContext是Spark的入口，相当于应用程序的main函数。目前在一个JVM进程中可以创建多个SparkContext，但是只能有一个激活状态的。...Spark执行 任何Spark应用程序在执行的时候都会分离主节点上的单个驱动程序（Driver Program）（程序中可以有多个作业），然后将执行进程分配给多个工作节点（Worker Node），驱动进程会确定任务进程的数量和组成...，这些任务进程是根据为指定作业生成的图形分配给执行节点的。
核心模块介绍： DataX完成单个数据同步的作业，我们称之为Job，DataX接受到一个Job之后，将启动一个进程来完成整个作业同步过程。...DataX Job模块是单个作业的中枢管理节点，承担了数据清理、子任务切分(将单一作业计算转化为多个子Task)、TaskGroup管理等功能。...DataXJob启动后，会根据不同的源端切分策略，将Job切分成多个小的Task(子任务)，以便于并发执行。Task便是DataX作业的最小单元，每一个Task都会负责一部分数据的同步工作。...每一个Task都由TaskGroup负责启动，Task启动后，会固定启动Reader—>Channel—>Writer的线程来完成任务同步工作。...否则，异常退出，进程退出值非0 DataX调度流程： 举例来说，用户提交了一个DataX作业，并且配置了20个并发，目的是将一个100张分表的mysql数据同步到odps里面。
如果任务失败，它还会重新启动 Application Master 容器。 Node Manager：它负责 Hadoop 集群上的单个节点，并管理应用程序和工作流以及该特定节点。...它还负责创建容器进程并根据Application master的请求启动它。 Application Master：应用程序是提交给框架的单个作业。...应用主负责与资源管理器协商资源，跟踪单个应用的状态和监控进度。应用程序主机通过发送一个容器启动上下文（CLC）从节点管理器请求容器，其中包括应用程序需要运行的所有内容。...一旦应用程序启动，它会不时地向资源管理器发送健康报告。 Container：它是单个节点上物理资源的集合，例如 RAM、CPU 内核和磁盘。...FAIR调度策略(0.8开始支持) FAIR模式中有一个rootPool和多个子Pool，各个子Pool中存储着所有待分配的TaskSetMagager。
Flink 集群剖析 Flink 运行时由两种类型的进程组成：一个 JobManager 和一个或者多个 TaskManager。...JobMaster 负责管理单个JobGraph的执行。Flink 集群中可以同时运行多个作业，每个作业都有自己的 JobMaster。 始终至少有一个 JobManager。...image.png Task Slots 和资源 每个 worker（TaskManager）都是一个 JVM 进程，可以在单独的线程中执行一个或多个 subtask。...image.png Flink 应用程序执行 Flink 应用程序 是从其 main() 方法产生的一个或多个 Flink 作业的任何用户程序。...其他注意事项：由于 ResourceManager 必须应用并等待外部资源管理组件来启动 TaskManager 进程和分配资源，因此 Flink Job 集群更适合长期运行、具有高稳定性要求且对较长的启动时间不敏感的大型作业
当作业提交到YARN上之后，客户端就没事了，甚至在终端关掉那个进程也没事，因为整个作业运行在YARN集群上进行，运行的结果将会保存到HDFS或者日志中。...驱动器节点driver的职责： 把用户程序转为任务task(driver) Spark驱动器程序负责把用户程序转化为多个物理执行单元，这些单元也被称之为任务task(详解见备注) 为执行器节点调度任务...(executor) 有了物理计划之后，Spark驱动器在各个执行器节点进程间协调任务的调度。...当执行任务时，执行器进程会把缓存的数据存储起来，而驱动器进程同样会跟踪这些缓存数据的位置，并利用这些位置信息来调度以后的任务，以尽量减少数据的网络传输。（就是所谓的移动计算，而不移动数据)。...二、执行器节点 作用： 负责运行组成Spark应用的任务，并将结果返回给驱动器进程； 通过自身的块管理器(blockManager)为用户程序中要求缓存的RDD提供内存式存储。
Master 接收到 Application 请求后，会使用相应的资源调度算法，在 Worker 上为这个 Application 启动多个 Executer。...cluster 模式会在集群的某个节点上为 Spark 程序启动一个称为 Master 的进程，然后 Driver 程序会运行正在这个 Master 进程内部，由这种进程来启动 Driver 程序，客户端完成提交的步骤后就可以退出...说说Worker和Excutor的异同 Worker 是指每个及节点上启动的一个进程，负责管理本节点，jps 可以看到 Worker 进程在运行。...Excutor 每个Spark 程序在每个节点上启动的一个进程，专属于一个 Spark 程序，与 Spark 程序有相同的生命周期，负责 Spark 在节点上启动的 Task，管理内存和磁盘。...如果一个节点上有多个 Spark 程序，那么相应就会启动多个执行器。 31.
Hadoop被设计为可以从单个服务器扩展到成千上万台机器，并且每台机器都提供本地计算和存储。 Hadoop框架四个模块 Hadoop公共模块：这些是其他Hadoop模块所需的Java库和实用程序。...这些库提供文件系统和操作系统级别的抽象，并包含启动Hadoop所需的必要Java文件和脚本。 Hadoop YARN模块：这是一个用于作业调度和集群资源管理的框架。...Hadoop的工作步骤 第一步：用户/应用程序可以通过指定以下项目来将作业提交给Hadoop进行所需处理： 在分布式文件系统中输入和输出文件的位置。...没有守护进程在运行，一切都在单个JVM中运行。单机模式适用于在开发过程中运行MapReduce程序，因为易于测试和调试。 伪分布模式：这是在单台机器上的分布式模拟。...从节点 Map 和 Reduce 程序运行的节点。 JobTracker 调度作业并跟踪分配给任务跟踪器的作业。 任务跟踪器 跟踪任务并向 JobTracker 报告状态。
由一个或多个作业Job组成。 Application由Cluster Manager（例如Hadoop Yarn的Resource Manager）进行调度。 2....：计算作业和任务的依赖关系，制定调度逻辑。...由一个或多个调度阶段所组成的一次计算作业；包含多个Task组成的并行计算，往往由Action Operation催生，一个Job包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种Operation（算子/操作）。...Task：任务 被送到某个Executor上的工作任务；单个分区数据集上的最小处理流程单元。...(1) RDD是分布式的不可变的（只读的）、已分区的、对象（可序列化的）集合 (2) 通过并行的方式进行一系列：创建、转换、计算 (3) 可以控制存储级别（内存、磁盘等）来进行重用 (4) 失败自动重建
下面介绍Spark应用涉及的一些基本概念： 1）SparkContext:Spark应用程序的入口，负责调度各个运算资源，协调各个Worker Node上的Executor。...4）Job（作业）：由Action算子触发生成的由一个或多个Stage组成的计算作业。 5）Application：用户编写的Spark的应用程序，由一个或多个Job组成。...3）Master指定其他Worker节点启动Exeuctor，此处流程和上面相似，Worker创建ExecutorRunner线程，启动ExecutorBackend进程。...4）ExecutorBackend启动后，向Driver的SchedulerBackend注册，这样Driver获取了计算资源就可以调度和将任务分发到计算节点执行。...SchedulerBackend进程中包含DAGScheduler，它会根据RDD的DAG切分Stage，生成TaskSet，并调度和分发Task到Executor。
，即操作员把用户提交的作业分类，把一批中的作业编成一个作业执行序列 每一批作业将有专门编制的监督程序(monitor)自动依次处理 B：批处理/非批处理 的区别 非批处理：单个作业由用户输入到输入设备后...，要组织多个作业同时运行，即需要完成处理机资源的分配、调度和回收等功能 处理机调度的单位可为进程或线程 由于处理机调度策略不同，出现不同类型的操作系统，如批处理系统、分时系统、实时系统 (2) 存储管理功能...当用户作业所需要的内存量超过计算机系统所提供的内存容量时，把内部存储器和外部存储器结合起来管理，为用户提供一个容量比实际内存大得多的虚拟存储器 (3) 设备管理功能 设备管理是通道、控制器和输入输出设备的分配和管理...(4) 文件系统管理(信息管理)功能 这里要做的就是，信息的共享、保密和保护 如果系统允许多个用户协同工作，那么就应该允许用户共享信息文件。...并行性是指同一时刻内发生两个或多个事件 共享性 共享是指多个进程共同使用有限的计算机系统资源，资源在一个时间段内交替被多个进程所用 虚拟性 虚拟是指一个物理实体映射为若干个对应的逻辑实体——分时或分空间
当作业提交到YARN上之后，客户端就没事了，甚至在终端关掉那个进程也没事，因为整个作业运行在YARN集群上进行，运行的结果将会保存到HDFS或者日志中。...驱动器节点driver的职责： 1、把用户程序转为任务task(driver) Spark驱动器程序负责把用户程序转化为多个物理执行单元，这些单元也被称之为任务task(详解见备注) 2、为执行器节点调度任务...(executor) 有了物理计划之后，Spark驱动器在各个执行器节点进程间协调任务的调度。...当执行任务时，执行器进程会把缓存的数据存储起来，而驱动器进程同样会跟踪这些缓存数据的位置，并利用这些位置信息来调度以后的任务，以尽量减少数据的网络传输。 （就是所谓的移动计算，而不移动数据)....二、执行器节点 作用: 1、负责运行组成Spark应用的任务，并将结果返回给驱动器进程； 2、通过自身的块管理器(block Manager)为用户程序中要求缓存的RDD提供内存式存储。
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