进程是执行中的程序,这只是非正式的说法。进程不只是程序代码,程序代码称为文本段(代码段),还包括当前活动,通过程序计数器的值和处理器寄存器的内容来表示。此外,进程还包括进程堆栈段(临时数据、函数参数、局部变量、地址)和数据段(包括全全局变量。还可能包括堆(leap),是在进程运行期间动态分配内存。
一个批处理型的作业,从进入系统并驻留在外存的后备队列上开始,直至作业运行完毕,可能要经历的三级调度:
要求学生了解进程的定义与特征、进程的状态与切换、进程管理的数据结构、进程的创建与终止、阻塞与唤醒、挂起与激活以及处理机调度的相关概念。
进程可看做是正在执行的程序。进程需要一定的资源(如CPU时间、内存、文件和I/O设备)来完成其任务。这些资源在创建进程或执行进程时被分配。
所谓请求合并就是将进程内或者进程间产生的在物理地址上连续的多个IO请求合并成单个IO请求一并处理,从而提升IO请求的处理效率。在前面有关通用块层介绍的系列文章当中我们或多或少地提及了IO请求合并的概念,本篇我们从头集中梳理IO请求在block layer的来龙去脉,以此来增强对IO请求合并的理解。 首先来看一张图,下面的图展示了IO请求数据由用户进程产生,到最终持久化存储到物理存储介质,其间在内核空间所经历的数据流以及IO请求合并可能的触发点。
数据服务是数据中台体系中的关键组成部分。作为数仓对接上层应用的统一出入口,数据服务将数仓当作一个统一的 DB 来访问,提供统一的 API 接口控制数据的流入及流出,能够满足用户对不同类型数据的访问需求。
前面我们分析了 kube-scheduler 组件如何接收命令行参数,用传递的参数构造一个 Scheduler 对象,最终启动了调度器。调度器启动后就可以开始为未调度的 Pod 进行调度操作了,本文主要来分析调度器是如何对一个 Pod 进行调度操作过程中的活动队列。
调度是分层次的,在操作系统中,一般将调度分为高级调度、中级调度和低级调度。 高级调度也称作业调度,其主要任务是按一定的原则,对磁盘中的处于后备状态的作业进行选择并创建为进程。 中级调度的主要任务是按照给定的原则和策略,将处在磁盘对换区中切具备运行条件的就绪进程调入内存,或将处于内存就绪状态或内存阻塞状态的进程交换到对换区。
Kubernetes社区在1.28版本中默认开启了调度特性SchedulerQueueingHints,导致调度组件内存异常。为了临时解决内存等问题,社区在1.28.5中将该特性调整为默认关闭。因为问题并未完全修复,所以建议审慎开启该特性。
在项目管理中,算法和数据结构的应用涉及项目进度、资源分配、风险管理等方面。以下是一些案例研究,展示了算法在项目管理中的实际应用:
调度系统的本质是为计算服务或任务匹配合适的资源,使其能够稳定高效地运行,以及在此基础上进一步提高资源使用密度,而影响应用运行的因素非常多,比如 CPU、内存、IO、差异化的资源设备等一系列因素都会影响应用运行的表现。同时,单独和整体的资源请求、硬件 / 软件 / 策略限制、 亲和性要求、数据区域、负载间的干扰等因素以及周期性流量场景、计算密集场景、在离线混合等不同应用场景的交织也带来了决策上的很多变化。
进程是大多数系统的工作单元,可以将进程看作执行的程序。虽然在传统操作系统中进程包括线程,但其实在一些RTOS中,线程、任务和进程的概念都很模糊,可以说进程≈线程=任务。但无论是在常规操作系统还是实时操作系统中,进程或者说线程和任务都是最重要的概念之一。
Spark驱动器节点,用于执行Spark任务中的main方法,负责实际代码的执行工作。Driver在Spark作业时主要负责:
这些资料都是我在工作中学习、解决问题的资料汇总,我不能保证这里罗列的所有资料对看到的人有用,但大部分都经过我的实际验证。在不断学习和实践过程中,我会不断更新和总结这些资料,同时欢迎大家留言交流。感谢这些资料的作者。 一、HDFS 1、集群安装: Hadoop 2.6.0 HA高可用集群配置详解 2、NameNode: HDFS NameNode内存全景 3、DataNode: Hadoop--HDFS之DataNode 4、权限管理: HDFS权限管理实践 5、数据平衡: How does the
提到大数据,其实最核心的在于计算,像双11实时统计交易量、智慧交通实时统计拥堵指数,这些离不开高并发计算。经常我们在听到mapreduce、以及spark、hive、pig、spark streaming、Storm,很多词语让我们迷茫,但实际万变不离其中,计算最核心的还是在于mapreduce。因此了解mapreduce的运行原理是必须的。
CynosDB是架构在CynosFS之上的分布式关系数据库系统,为最大化利用存储资源,平衡资源之间的竞争,检查资源使用情况,需要一套高效稳定的分布式集群管理系统(SCM: Storage Cluster Manager),SCM使用Etcd作为存储,利用Etcd Raft算法完成SCM Leader的选举,对外提供HTTP API 查询CynosFS 状态,负责CynosFS调度,其包含两类调度:
吕亚霖,2019年加入作业帮,作业帮架构研发负责人,在作业帮期间主导了云原生架构演进、推动实施容器化改造、服务治理、GO微服务框架、DevOps的落地实践。 简介 调度系统的本质是为计算服务/任务匹配合适的资源,使其能够稳定高效地运行,以及在此的基础上进一步提高资源使用密度,而影响应用运行的因素非常多,比如 CPU、内存、IO、差异化的资源设备等等一系列因素都会影响应用运行的表现。同时,单独和整体的资源请求、硬件/软件/策略限制、 亲和性要求、数据区域、负载间的干扰等因素以及周期性流量场景、计算密集场景、
作者 | 邓刚、陈晨、周飞强、冯广远、严旭东、朱寒婷、史修磊、金一丹 数据服务是数据中台体系中的关键组成部分。作为数仓对接上层应用的统一出入口,数据服务将数仓当作一个统一的 DB 来访问,提供统一的 API 接口控制数据的流入及流出,能够满足用户对不同类型数据的访问需求。 电商平台唯品会的数据服务自 2019 年开始建设,在公司内经历了从无到有落地,再到为超过 30+ 业务方提供 toB、toC 的数据服务的过程。本文主要介绍唯品会自研数据服务 Hera 的相关背景、架构设计和核心功能。 背景 在统一数仓
Linux的文件IO子系统是Linux中最复杂的一个子系统(没有之一)。读者可以参考以下这个图:
调度是操作系统里面一个很重要的概念,进程中有调度,页面置换有调度,磁盘访问也有调度,本文讲述的是进程之间的调度,以及多处理器之间的调度策略。废话不多时直接来看,先来简单了解各种概念:
在大数据领域,Spark平台因计算模型涵盖MapReduce,Streaming,SQL,Machine Learning,Graph等,为大数据计算提供一栈式解决方案,以及出众的性能表现;迅速在学术界和工业界风靡。这些特性主要得益于其在大数据领域技术的继承和创新,在其架构模型中有三个核心要素:DAG、RDD、分布式计算平台.
前言: 先看一下flushWork在 React源码解析之requestHostCallback 中哪里用到了:
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 }。
本文介绍了Linux内核中关于数据一致性的问题,以及为解决这些问题而采用的各种技术和方法。首先介绍了数据一致性问题在Linux内核中的重要性,然后介绍了Linux内核中现有的数据一致性技术和方法,包括O_DIRECT、O_SYNC、FUA、PDflush、barrier等。最后,总结了如何通过这些技术来提高文件系统的可靠性和性能。
在动手实现调度队列前,我们应该先来学习参考一下那些优秀的开源项目里是怎么实现调度队列的。Kubernetes的调度器的调度算法的设计里使用了调度队列,在调度队列的实现里,使用了两个不同的队列。
每个CPU都有一个运行队列,每个运行队列中有三个调度队列,task作为调度实体加入到各自的调度队列中。
通用块层是Linux中的一个重要组件,用于管理不同块设备的统一接口,减少不同块设备的差异带来的影响。它位于文件系统和磁盘驱动之间,类似于Java中的适配器模式,让我们无需关注底层实现,只需提供固定接口即可。
导读:随着公司业务的快速发展,离线计算集群规模和提交的作业量持续增长,如何支撑超大规模集群,如何满足不同场景的调度需求成为必须要解决的问题。基于以上问题,快手大数据团队基于YARN做了大量的定制和优化,支撑了不同场景下的资源调度需求。
很多小伙伴私信要word下载,我就整理出来了一份pdf,是和线上的完全一样,建议大家看线上的,因为pdf下载需要收费,但是下载有好处就是可以打印出来复习,各位伙伴自行选择吧。现在这里给出pdf完整下载: 操作系统(第四版)期末复习总结.pdf_操作系统复习-OS文档类资源-CSDN下载
Swift 中的 Task 是 WWDC 2021 引入的并发框架的一部分。任务允许我们从非并发方法创建并发环境,使用 async/await 调用方法。
这次跟大家分享一位同学面腾讯后端开发的面经,一步一步深挖计算机基础的内容,问的问题很多,光面试时常长达 1 个小时多,再加上写算法 20 分钟,面试的强度还是挺大的。
这是CDP中Yarn使用系列中的一篇,之前的文章请参考<使用YARN Web UI和CLI>、<CDP 中配置Yarn的安全性>、<CDP的Yarn资源调度与管理>、<CDP中Yarn管理队列>、<Yarn在全局级别配置调度程序属性>和<Yarn配置每个队列属性>。
然后发现,操作系统的知识点考察还是比较多的,大厂就是大厂就爱问基础知识。其中,关于操作系统的「调度算法」考察也算比较频繁。
gateway机器是跳板机,提交job到云梯的,在gateway机器上只要配置hadoop-site.xml即可,配置文件中主要是指定jobtracker的地址和hdfs的地址。
最下面是硬件系统;最上面是使用计算机的人,即各种各样的用户;人与硬件系统之间是软件系统。系统软件是最靠近硬件的一层,其次是支撑软件和应用软件。
随着公司规模的增长,对大数据的离线应用开发的需求越来越多,这些需求包括但不限于离线数据同步(MySQL/Hive/Hbase/Elastic Search 等之间的离线同步)、离线计算(Hive/MapReduce/Spark 等)、定时调度、运行结果的查询以及失败场景的报警等等。
自2006年诞生以来,Hadoop技术与社区已走过了13个年头,在经历了大数据技术高速发展之后,迎来了3.x时代。Hadoop如何在腾讯、阿里、滴滴、小米、美团、头条以及京东巧妙落地?有哪些新方向值得关注?Hadoop技术社区又将走向何方? 今天,Hadoop将首次在中国组织Meetup,为你揭晓大数据Hadoop技术与社区发展的Roadmap。 时间地点 时间:2019年8月10日 10:00 地点:北京希格玛大厦 小剧场 活动议程 09:40-10:00 签到&自由交流 10:00-10:
键盘可以说是我们最常使用的输入硬件设备了,但身为程序员的你,你知道「键盘敲入 A 字母时,操作系统期间发生了什么吗」?
在软件开发中使用多线程可以大大的提升用户体验度,增加工作效率。iOS系统中提供了多种分线程编程的方法,在前两篇博客都有提及:
本篇介绍的是 Kubernetes 系统的核心组件之一——kube-scheduler,它是 k8s 的默认调度器,负责为新创建出来的 pod寻找一个最合适的节点,这里的“最合适”指两种最优解:从集群中的所有节点中找出的全局最优解,和从集群中的部分节点中找出的局部最优解。它们分别可以解决调度器在小型和大型 k8s 集群规模上的性能问题,比如集群中有几百台主机时 kube-scheduler 采用全局最优解,当集群规模大时采用局部最优解。
自2006年诞生以来,Hadoop技术与社区已走过了13个年头,在经历了大数据技术高速发展之后,迎来了3.x的时代。这些年来,Hadoop如何在腾讯、阿里、滴滴、小米、美团、头条以及京东巧妙落地?在全新的时期,有哪些方向值得关注?Hadoop技术社区又将走向何方?2019年8月10日,Hadoop将首次在中国组织meetup,为你揭晓大数据Hadoop技术与社区发展的Roadmap。 活动时间和地点 时间:2019年8月20日 地点:北京希格玛大厦北塔 B1 多功能厅 活动议程 9:40-10:
八、scheduleCallbackForRoot() 作用: 在render()之后,立即执行调度任务
I/O子系统概貌 📷 VFS:内核提供不同实现文件系统的抽象,应用端一般请求到vfs,vfs在调用实际文件系统的posix语义函数,可以理解为vfs作为用户态和实际文件系统的之间的转换桥梁,为用户态提供对于底层磁盘文件系统无感知的文件系统服务层。 Page Cache: 缓存文件系统的数据,这里包括文件系统元数据和文件系统数据,在块缓存之上构建页缓存(常说的Buffer/Cache). Mapping Layer:如果内核需要从块设备上读取数据,就必须知道数据在物理设备上的位置,这个是由映射层Mappin
K8S是分布式系统里面的操作系统,Pod更像是操作系统里面的进程组,如此以来当一个Pod想要运行的时候,就必须要依赖于K8S的调度策略来完成这些Pod的调度。
GCD(Grand Central Dispatch)是libdispatch的市场名称,而libdispatch作为Apple的一个库,为并发代码在多核硬件(跑 iOS 或 OS X )上执行提供有力支持。它具有以下优点:
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