Marathon是一个mesos框架,能够支持运行长服务,比如web应用等。是集群的分布式Init.d,能够原样运行任何Linux二进制发布版本,如 Tomcat Play等等,可以集群的多进程管理,实现服务的发现,为部署提供提供REST API服务,SSL与基础认证、配置约束,通过HAProxy、DNS实现服务发现和负载平衡,可定制化监控策略实现Task(一个App对应多个Task)的自动扩缩,Dcos架构与操作系统架构对比如图1.1所示。
前面讲了一些关于自动扩展的理论知识,但如何实现自动扩展,并不是三言两语就能够说得清楚的。特别是为了实现前面提到的那些自动扩展的模式及策略,在操作系统级别方面会需要大量的执行脚本。在自动扩展方面,SpringCloud框架也并没有给出确切的答案。
线程的状态是比较重要的,因此threadump显示这些状态,通过分析这些状态,可以得到线程的运行状况,发现可能存在的问题。
今天,有在群里看到这样一个问题:有一个动画,一开始静止处于第一帧,只在用户 hover 的时候运行动画,在运行一次后停止,并且停留在最后一帧,使用 CSS 可以完成么?
引言 前面写过一篇文章《端午搬砖:聊聊调度云服务》,主要讲云服务的。如果企业也业务上云,可以优先选用这些服务,减少工作量。 而在传统企业内部,数据集成是基础,更是每个企业里面都至少有一个ETL工具或者
Airflow 是一个 Airbnb 的 Workflow 开源项目,使用Python编写实现的任务管理、调度、监控工作流平台。Airflow 是基于DAG(有向无环图)的任务管理系统,可以简单理解为是高级版的crontab,但是它解决了crontab无法解决的任务依赖问题。与crontab相比Airflow可以方便查看任务的执行状况(执行是否成功、执行时间、执行依 赖等),可追踪任务历史执行情况,任务执行失败时可以收到邮件通知,查看错误日志。
iOS的应用程序的生命周期,还有程序是运行在前台还是后台,应用程序各个状态的变换,这些对于开发者来说都是很重要的。 iOS系统的资源是有限的,应用程序在前台和在后台的状态是不一样的。在后台时,程序会受到系统的很多限制,这样可以提高电池的使用和用户体验。 //开发app,我们要遵循apple公司的一些指导原则,原则如下: 1、应用程序的状态 状态如下: Not running 未运行 程序没启动 Inactive 未激活 程序在前台运行,不过没有接收到事件。在没有事件处理情
”让光标停留在需要的程序名上,然后按显示屏下方“选择”键,程序将会被选中。如下图:
Mesos简介 什么是MESOS? Apache Mesos 是一个集群管理器,提供了有效的、跨分布式应用或框架的资源隔离和共享,可以运行 Hadoop、MPI、Hypertable、Spark。 几
原因:2016年11月29日 星期二 架设DCOS(Data Center Operation Systeam)。 说明:本文主要记录DCOS架设过程中的问题与解决办法。
部署某个镜像到Mesos集群的某个Agent一直停留在Waiting,但是在Mesos UI上发现这个Agent的资源是够的(4CPU/14G mem,只使用了1CPU/256M mem)。为了重现这个问题,我在这台Agent上部署了2048镜像,对应的Marathon Json文件:
每一个 CPU 核心都会有一个 idle 进程,idle 进程是当系统没有调度 CPU 资源的时候,会进入 idle 进程,而 idle 进程的作用就是不使用 CPU,以此达到省电的目的。
上一个系列是SpringCloud入门系列,以后肯定会写一期进阶系列,但是目前更新的是多线程系列。
背景 公司内部的云平台为各个业务线提供了大量的实体机和虚拟机来运行业务的服务,经过统计发现,这些分配给业务的机器cpu, memory等资源利用并不充分; 如果能够充分利用这些机器上的空闲资源同时又能保证业务服务的正常运行,将会节省不少的机器资源; 选型 一提到多任务运行和调度,大部分人可能首先都会想到Kubernetes(k8s) + Docker, 跑起来如清风拂面, 顺畅无比。然而我们的业务机器大部分为centos 6.2, linux kernel 2.6的环境,而docker的运行需要Linux
我们通常说的Flink是来Apache Flink,他是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架,其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序,Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外,Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。现在越来越多的企业公司和个人都在使用Flink,来使用他的特性解决一些实时问题。
空闲状态(Idle)、连接状态(Connect)、 活跃(Ative)、 Open 报文已发送(OpenSent)、Open 报文已确认(OpenConfirm)和连接已建立(Established)。opensent 状态下参数协商失败转至 Idle。
Apache Dubbo™ 是一款高性能Java RPC框架。说起dubbo,国内开发者几乎都知道它的大名,既然现在的dubbo很流行,那么让我们回顾下过去的dubbo吧,一起看下dubbo的发展历程:
导读:目前 Kafka 已经定位为一个分布式流式处理平台,它以高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流数据处理等多种特性而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如 Cloudera、Storm、Spark、Flink 等都支持与 Kafka 集成。
虽然 Docker 已经很强大了,但是在实际使用上还是有诸多不便,比如集群管理、资源调度、文件管理等等。那么在这样一个百花齐放的容器时代涌现出了很多解决方案,比如 Mesos、Swarm、Kubernetes 等等,其中谷歌开源的 Kubernetes 是作为老大哥的存在。
Elastic Stack 7.x 版本在过去持续了 3 年左右,当前发展到 7.17.x,这也导致我们一直围绕7.x做着很多可能并无新意的事情。Elastic Stack 团队最近几月动作很快,接连发布了8.x,带来了非常多的新功能特性,性能也有大幅度提升。这意味着我们需要更新我们过去对于 Elasticsearch 与 Elastic Stack 传统认知,更新我们应用的方式。
本文主要分享 Elastic-Job-Cloud 作业失效转移。对应到 Elastic-Job-Lite 源码解析文章为《Elastic-Job-Lite 作业作业失效转移》。
比较 Docker-Swarm、Kubernetes 和 Mesos 容器技术,虽然所有这三种技术都使得使用容器来部署、管理和伸缩应用成为可能,但实际上它们各自解决了不同的问题,并且根植于迥异的上下文环境中,事实上这三种被广泛采用的工具链都是有差别的;
1 资源调度的目标和价值 1.1 子系统高效调度 任务之间资源隔离,减少争抢。 任务分配调度时结合资源分配,各个任务分配合理的资源,充分利用系统资源,减少资源利用不充分的问题。 资源调度结合优先级,优先级高的分配更多的资源。 1.2 提高全系统的资源利用率 各个子系统,存在不同时期,对资源需求不一样的情况,平滑系统资源的利用。 1.3 支持动态调整切分资源,增强系统扩展性。 系统对资源的规划很难一次性准确,通过mesos支持虚拟主机的方式,动态扩展。 2 资源调度使用限制以及难点 2.1 资源调度使用限制
初衷:对于一些新接触Apache NIFI的小伙伴来说,他们急于想体验NIFI,恨不得直接找到一篇文章,照着做就直接能够解决目前遇到的需求或者问题,回想当初的我,也是这个心态。其实这样的心态是不对的。好多加入NIFI学习群的新手同学都会有这个问题,一些基本的概念和知识点都没有掌握,然后提出了一堆很初级的问题,对于这些问题,我们可能已经回答了几十上百次,厌倦了,所以大家一般会说"你先去看文档吧!"。其实,对于一个新手,直接看文档,也是一脸懵。所以在这里,我带领新手的你,新建一个同步的流程,并尽可能在新建流程的同时,穿插一些基本概念。跟随本文一起操作或者只是看看,最后你可能就找到了入门的感觉了。
对于APP的前后台运行情况的了解,有助于我们在实际开发中规避一些问题,以及采取稳妥的方法处理和解决问题,是很必须的。
作者简介 吴毅挺,携程系统研发部高级总监。2012年加入携程,从零组建携程云平台团队,目前负责携程私有云、虚拟桌面云、网站应用持续交付等研发。 一、在线旅游与弹性需求 近年来随着大众旅游消费的火热,携程的业务每年呈高速增长,2016年Q4财报显示携程2016年全年营业收入同比增长76%,交通票务营业收入同比增长98%,酒店预订营业收入同比增长56%,其他BU也有大幅增长,预计2018年携程的GMV将突破10000亿,并在2021年突破2万亿。 我们开发的私有云和持续交付平台为携程超过 20 个 BU/SBU
最近用到C++的时候意识到自己很多知识都掌握的不牢固,C11的特性也基本都不了解,心想这样不行就决定来看这本厚厚的书了。这系列主要是记录一些以前平时不太注意或是不懂的东西,有的是直接来自于书上有的是配合网上的资料搜索得到。
关于 Safe Point 是 JVM 中很关键的一个概念,但我估计有不少同学不是很懂。于是今天跟大家来深入聊聊 Safe Point,希望通过这篇文章能解答这样几个问题:
希望作者maodong能尽快处理好以下几个问题,期待稳定版的发布,闲话不多说,下面开始问题汇总:
01 — HDFS 前面介绍了hadoop的分布式存储框架(HDFS),这个框架解决了大数据存储的问题,这是第一步。知道海量数据如何存储后,脚步不能停留,下一步要设计一个框架,用来玩(计算)这些数据时,资源(计算机集群)该如何调度,比如已知1PB的数据存储在了集群(1000台电脑组成)中的10台计算机(DataNode)中,现在要对这些数据进行Map和Reduce计算,该如何做呢? 在理解以下知识前,需要理解一些知识点。任何应用,比如打开一个word文档,打开QQ,都会占用一定的系统资源(CPU,内存,网
Linux 系统中不同的运行级别(Run Level)代表了系统的不同运行状态,用户模式一共有下列几种:
答:继承Thread类,实现Runnable接口,为了展示自己学识的渊博,还可能还会说实现Callable接口通过FutureTask包装器来创建Thread线程,或则说通过线程池来运行一个线程。
①根据实际情况,可以适当做一些备注(可以是一些业务逻辑、规则、需求、预期结果等),让人看的更明白;
标记一个事件,需要记录其发生的时间坐标、空间坐标。分析两个或多个事件之间的关系,需要锊清这些事件的时间顺序,否则可能得到错误的结果。每一个记录事件或数据的主体都需要获取当前的时间时刻,即事件或数据发生时刻在时间轴上距离时间原点的距离。时间是四维时空的一维,与其他三维不同的是,时间不会停滞,任何事物都不能停留在时间的某一个时刻。因此,每一个记录事件或数据的主体都需要一个时钟,只是对这个时钟的准确度要求不同。比如,古代友人相约下次见面往往说的是某一天,现在友人约会时间往往会精确到分钟。
最早使用linux是在高三时,买了两张盗版的linux安装盘,安装的RedHat什么版本记不清楚了。 那时候安装是需要选择精简安装和完整安装,如果选了精简安装,很多应用就没有了。所以那时很苦恼,全装占磁盘,不全安装,要学习某个应用,又得重新拿B盘安装,我对装应用的印相一直停留在那个时候。
作者 | Tina “回顾过去,我认为 Mesos 的失败是种必然。” 4 月 7 日,Apache 宣布开始投票进程,准备将曾火极一时的 Mesos 项目移至 Attic 下。 Mesos 诞生于 2009 年,最初是伯克利大学的一个研究项目。它曾为分布式资源管理做出过一系列前沿贡献,据 Mesosphere/D2IQ 联合创始人回忆,“我们提出的 Mesos 是一套可跨越多个不同集群计算框架(类似于 Hadoop 与 MPI)实现商用集群共享的平台。”它的诞生甚至比 YARN 还早了几年,并于 201
ListView做为Android中最常使用的列表控件,主要用来显示同一类的数据,如应用列表,商品列表等。ListView的详细使用与介绍可查阅官方文档ListView。这里不再展示叙述。
目前spark是一个非常流行的内存计算(或者迭代式计算,DAG计算)框架,在MapReduce因效率低下而被广为诟病的今天,spark的出现不禁让大家眼前一亮。 从架构和应用角度上看,spark是一个仅包含计算逻辑的开发库(尽管它提供个独立运行的master/slave服务,但考虑到稳定后以及与其他类型作业的继承性,通常不会被采用),而不包含任何资源管理和调度相关的实现,这使得spark可以灵活运行在目前比较主流的资源管理系统上,典型的代表是mesos和yarn,我们称之为“spark on mesos”和
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目前spark是一个非常流行的内存计算(或者迭代式计算,DAG计算)框架,在MapReduce因效率低下而被广为诟病的今天,spark的出现不禁让大家眼前一亮。 从架构和应用角度上看,spark是一个仅包含计算逻辑的开发库(尽管它提供个独立运行的master/slave服务,但考虑到稳定后以及与其他类型作业的继承性,通常不会被采用),而不包含任何资源管理和调度相关的实现,这使得spark可以灵活运行在目前比较主流的资源管理系统上,典型的代表是mesos和yarn,我们称之为“spark on mesos”
使用expect可以不用输入密码,避免重复劳动。 那什么是expect? 查了一下,expect是一个免费的编程工具,用来实现自动的交互式任务,而无需人为干预。说白了,expect就是一套用来实现自动交互功能的软件。
Executor 基于生产者-消费者模式,将任务的提交过程和执行过程解耦开来,提交任务的操作相当于生产者(生产待完成的工作单元);执行任务的线程相当于消费者(执行完这些工作单元)。
既然Java中支持以多线程的方式来执行相应的任务,但为什么在JDK1.5中又提供了线程池技术呢?这个问题大家自行脑补,多动脑,肯定没坏处,哈哈哈。。。
食事务基本概念 事务是构成单一逻辑工作单元的操作集合,要么完整的执行,要么完全不执行。在程序中,事务以 BEGIN TRANSTATION语句开始,以COMMIT语句或ROLLBACK语句结束。 事务
昨天我们谈到了资源管理中资源隔离技术LXC,linux轻量级的隔离技术。今天介绍一个基于LXC技术发展的开源应用容器引擎:Docker。 什么是Docker: Docker container和普通的虚拟机Image相比, 最大的区别是它并不包含操作系统内核.普通虚拟机将整个操作系统运行在虚拟的硬件平台上, 进而提供完整的运行环境供应用程序运行, 而Docker则直接在宿主平台上加载运行应用程序.本质上他在底层使用LXC启动一个Linux Container,通过cgroup等机制对不同的container
Thread Dump是非常有用的诊断Java应用问题的工具。每一个Java虚拟机都有及时生成所有线程在某一点状态的thread-dump的能力,虽然各个 Java虚拟机打印的thread dump略有不同,但是大多都提供了每个线程的所有信息,例如: 线程状态、线程 Id、本机 Id、线程名称、堆栈跟踪、优先级。
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