资源是影响 Spark 应用执行效率的一个重要因素。Spark 应用中真正执行 task 的组件是 Executor，可以通过spark.executor.instances 指定 Spark 应用的 Executor 的数量。在运行过程中，无论 Executor上是否有 task 在执行，都会被一直占有直到此 Spark 应用结束。
新年伊始，Kubernetes 也迎来了新版本。我们已完成一半的发布周期，并在 v1.30 中带来了许多有趣且令人兴奋的增强功能。从 alpha 中的全新功能，到已确立的功能升级到稳定版，再到期待已久的改进，此版本中总有值得大家关注的内容！
作者: Amit Dsouza, Frederick Kautz, Kristin Martin, Abigail McCarthy, Natali Vlatko
作者: Patrick Ohly (Intel)、Kevin Klues (NVIDIA)
近期接手了不少大数据表任务调度补数据的工作,补数时发现资源消耗异常的大且运行速度却不怎么给力.
其中，就有一项说到Spark 为了支持深度学习而引入的屏障调度器。本文就详细讲讲。
拥有 GPU 工作节点对于提高 AI/ML 工作负载的效率至关重要。同时，采用托管的 Kubernetes 方式也会给 GPU 加速带来独特的好处。
Hadoop三大核心组件：分布式文件系统HDFS、分布式计算框架MapReduce，分布式集群资源调度框架Yarn。Yarn并不是在Hadoop初期就有的，是在Hadoop升级发展才诞生的，典型的Master-Slave架构。
本文主要讲述了 Spark on Kubernetes 的发展过程和 Dynamic Resource Allocatoin(DRA) 这个重要特性，以及与之相关的 External Shuffle Service(ESS)。
在Spark Standalone模式下，集群资源调度由Master节点负责。Spark也可以将资源调度交给YARN来负责，其好处是YARN支持动态资源调度。Standalone模式只支持简单的固定资源分配策略，每个任务固定数量的core，各Job按顺序依次分配资源，资源不够时排队等待。这种策略适用单用户的场景，但在多用户时，各用户的程序差别很大，这种简单粗暴的策略很可能导致有些用户总是分配不到资源，而YARN的动态资源分配策略可以很好地解决这个问题。关于资源调度，第3章中还会详细讲解。 另外，YARN作
MR1.0 问题：采用的是master slave结构，master是JobTracker。Slave是TaskTracker、JobTracker整个集群只有一个，构建调度和资源管理，两个功能。每个节点上，可以通过一个TaskTracker控制本节点的资源管理和任务管理。每个TaskTracker通过心跳机制周期性的向JobTracker发送本节点的资源使用情况以及任务运行状态，JobTracker会通过心跳应答将新的命令或者任务发送至TaskTracker。
我们知道MapReduce1.0，是把计算框架和资源调度框架都弄在一起了，所以Master端的JobTracker会大包大揽去执行任务，存在很多问题，比如资源分配不均、单点故障会导致整个集群不可用、没办法集成多个不同的计算框架（比如Spark、Storm）。因此，YARN的设计思路就是把原先JobTracker的资源管理调度和监控的功能剥离出来，在YARN中实现，而MapReduce2.0仅仅就是做计算框架的事情。同时，YARN还可以兼容搭建多个不同的计算框架，实现同一个集群内资源和数据的共享。
因为有计划将 K8S 上的 Spark 2.2 升级到更新的版本，关于动态资源扩展，是一个比较关心的问题。
本文提出了一种混合方法来为基于云的网络应用分配云资源。结合了按需分配和预付费资源的有点，实现了混合的解决方案来最小化总部署费用的同时，满足流量变化下的QoS。
姚安峰 ThoughtWorks 先讲两个故事。 2014年。 和某客户IT团队讨论如何对产品进行滚动规划，团队非常认同应当根据每次发布后的用户反馈来调整计划，我们详细辅导了相关方法。然而实行半年后团队抱怨这种持续规划意义不大，因为规划中能够调整的仅仅是一些小的优化工作，而对于主体业务需求，即便用户反馈对自己用处不大，团队依然不得不继续做下去，因为这是年度目标里已经提出来，给领导汇报了的。 另一件故事则发生在最近。 我们帮一个小客户解决基于GoCD做持续集成中面临的技术问题，在辅导中我们让客户意识到，“
用户提交Spark应用到Yarn上时，可以通过spark-submit的num-executors参数显示地指定executor个数，随后，ApplicationMaster会为这些executor申请资源，每个executor作为一个Container在Yarn上运行。Spark调度器会把Task按照合适的策略分配到executor上执行。所有任务执行完后，executor被杀死，应用结束。在job运行的过程中，无论executor是否领取到任务，都会一直占有着资源不释放。很显然，这在任务量小且显示指定大量executor的情况下会很容易造成资源浪费。
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个通用的资源管理平台，可为各类计算框架提供资源的管理和调度。其核心出发点是为了分离资源管理与作业调度/监控，实现分离的做法是拥有一个全局资源管理器（ResourceManager，RM），以及每个应用程序对应一个应用管理器（ApplicationMaster,AM），应用程序由一个作业（Job）或者Job的有向无环图（DAG）组成。
ResourceManager（RM）是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配，主要包括两个组件，即调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager）。
0、背景 集群部分 spark 任务执行很慢，且经常出错，参数改来改去怎么都无法优化其性能和解决频繁随机报错的问题。 看了下任务的历史运行情况，平均时间 3h 左右，而且极其不稳定，偶尔还会报错： 1
RAN切片提供了基于切片ID的AMF/UPF选择，并提供了相对静态的资源控制和优先级控制。此外，RAN通过RIC(RAN Intelligent Control，通过E2接口连接gNB)实现了针对动态资源调度和优先级控制等的实时闭环控制。关于RAN切片的基本机构可参照下图
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.x的一个计算框架，旨在解决Hadoop 1.x中的资源管理和任务调度问题。它的主要目的是将MR1 JobTracker 的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分离，以便更好地支持多种应用程序，而不是仅支持MapReduce。
在云原生场景下，为了使CPU利用率更高，以及各容器之间不会由于激烈竞争而引起性能下降，容器的资源分配需要更精细化。 中国信通院、腾讯云、FinOps产业标准工作组联合发起的《原动力x云原生正发声 降本增效大讲堂》系列直播活动，腾讯星辰算力平台高级工程师方睿分享了Kubernetes资源拓扑感知调度。 资源竞争与资源感知问题 从CPU的体系结构上来看，现代CPU多采用NUMA架构和方式。 NUMA架构是非对称的，每个NUMA node上会有自己的物理CPU内核，以及每个NUMA node之间也共享L3 Cac
Flink 1.5.0 是 1.x.y 系列的第六个主要版本。与往常一样，它兼容之前 1.x.y 版本中使用 @Public 注解标注过的 API。
随着视频流服务的普及，用户对视频感知质量的要求越来越高，这对连接质量提出了更严格的要求。蜂窝网络的现有问题鼓励用户寻求替代连接，例如公共 Wi-Fi 网络；然而，Wi-Fi 网络的用户和所有者的期望并没有得到充分满足，各种问题还有待通过更好的 Wi-Fi 接入系统来解决。基于按需付费方案，我们设计并实施了 DiFi，这是一个基于每个用户的系统，具有动态资源分配和定价。除带宽外，DiFi 还提供满足用户对流量突发性的要求的数据突发。它更好地满足用户的各种个性化需求，更好地为所有者利用有限的网络资源。我们利用基于区块链的智能合约来解决对分散控制、隐私和信任的现实问题，我们的实施是在现有的 Wi- Fi 基础设施基础上完成的。
近年来，随着云计算、大数据、人工智能等新兴技术的发展，企业IT基础设施已经从传统的物理设备向虚拟化方向转型。虚拟化技术能够通过将一个物理服务器划分为多个虚拟机，使多个操作系统和应用程序运行在同一台物理服务器上，从而优化硬件资源利用率，降低能源消耗，提高数据处理效率和灵活性。VMware作为一种强大的虚拟化平台，能够提高IT基础设施的可管理性和可扩展性。然而，如果不正确地配置和管理VMware平台，可能会导致系统性能下降，网络瘫痪和数据泄漏等问题。因此，本文旨在通过举例说明，帮助用户正确地使用VMware软件。
这个版本总共包括 37 个增强：其中 11 个升级到 Stable，10 个升级到 Beta 版，16 个进入 Alpha 版。我们还有 12 个功能被弃用或删除，其中三个我们在本次宣布中会详细介绍。
0、背景 上周四接到反馈，集群部分 spark 任务执行很慢，且经常出错，参数改来改去怎么都无法优化其性能和解决频繁随机报错的问题。 看了下任务的历史运行情况，平均时间 3h 左右，而且极其不稳定，偶
《Kubelet从入门到放弃系列》将对Kubelet组件由Linux基础知识到源码进行深入梳理。上一篇zouyee带各位看了Kubelet从入门到放弃:识透CPU管理，其中提及拓扑管理，本文将对此进行深入剖析，拓扑管理在Kubernetes 1.18时提升为Beta。TopologyManager功能可实现CPU、内存和外围设备(例如SR-IOV和GPU)的NUMA对齐，从而满足低延迟需求。
Kubernetes API 解决方案因其满足不同业务线特定需求的能力而脱颖而出。
主要的产业趋势 网络数据传输的增长 云计算改变应用的传播和消费方式 服务提供商来自消费者，企业，物联网对服务需求的压力 产业向SDN（软件定义网络）和NFV（网络功能虚拟化）发展 主要的产业需求 提高服务敏捷性 提高运作效率 基于云的交付模式Cloud-based delivery models 弹性– 动态资源分配 提高对硬件资源的使用率 集成现有的开源的NFV模块 生态协作，协同和调试 运营级服务性能 OPNFV 是运营级的，集成的， 加速导入NFV产品和服务的开源平台。
在Hadoop框架当中，Yarn组件是在Hadoop2.0之后的版本开始引入，主要是为了解决资源管理和调度的相关问题，是在大数据平台的实际运用当中，根据实际需求而引入的解决方案。今天的大数据入门分享，我们就来对Hadoop Yarn组件做个简单的基础解析。
太平洋时间 2022 年 12 月 8 号 Kubernetes 正式发布了主题为 `Electrifying` 的 v1.26。
在讨论external shuffle service的具体实现之前，我们先来回顾下spark shuffle的大概过程。
2011年的时候我们在百度搜索Hadoop相关的问题每天只有零星几个，2015年再去百度搜索Hadoop已经有800多万个问题，而如今已然已经过亿了，Hadoop已成为大数据必备的基础设施了。Hadoop被公认是一套行业大数据标准开源软件，在分布式环境下提供了海量数据的处理能力。几乎所有主流厂商都围绕Hadoop开发工具、开源软件、商业化工具和技术服务。近年大型IT公司，如EMC、Microsoft、Intel、Teradata、Cisco都明显增加了Hadoop方面的投入。那么到底什么是Hadoop？它有什么作用？它的基础架构是怎么样的？今天就Hadoop的这些基本概念来做一次简单的梳理。
Apache Spark社区刚刚发布了1.5版本，大家一定想知道这个版本的主要变化，这篇文章告诉你答案。 DataFrame执行后端优化（Tungsten第一阶段） DataFrame可以说是整个Spark项目最核心的部分，在1.5这个开发周期内最大的变化就是Tungsten项目的第一阶段已经完成。主要的变化是由Spark自己来管理内存而不是使用JVM，这样可以避免JVM GC带来的性能损失。内存中的Java对象被存储成Spark自己的二进制格式，计算直接发生在二进制格式上，省去了序列化和反序列化时间。同时
作者：梁堰波 现就职于明略数据,开源爱好者,Apache Hadoop & Spark contributor。曾任职于法国电信研究员,美团网技术专家,Yahoo!工程师,具备丰富的数据挖掘和机器学
在过去数年中，网易在大数据云原生领域进行了长足的探索。本文围绕如何基于 Apache Kyuubi & Celeborn 等开源技术，构建企业级 Spark on Kubernetes 云原生离线计算平台展开，包含技术选型、架构设计、经验教训、缺陷改进、降本增效等内容，深入剖析网易在该领域的探索成果。
网易在Spark多租户方面的工作，这个项目叫做Kyuubi(该项目的开源地址： https://github.com/netease-bigdata/kyuubi https://github.com/yaooqinn/kyuubi)，实际上是类似于HiveSever2的程序。
昨天，Kubernetes 发布 2019 年的第三个新版本 1.16，才云第一时间对新版本重要更新做了精选整理，之后这篇文章被 CNCF 转发。经过一天的升级体验和对文档的细致阅读，才云现推出 Kubernetes v1.16 深度解读，以飨读者！
在MapReduce1.0中，我们都知道也存在和HDFS一样的单点故障问题，主要是JobTracker既负责资源管理，又负责任务分配。
这是一部关于平台工程的诗歌。译自 Next-Gen Observability: Monitoring and Analytics in Platform Engineering 。
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。
随着 5G 时代的到来，无线通信将迎来新的变化，5G 的三大典型应用场景包括海量机器类通信 (mMTC)、超可靠低延迟通信 (URLLC) 和增强型移动宽带 (eMBB)。此外，5G 还将提供跨多技术网络的融合网络通信，以及与卫星、蜂窝网络、云、数据中心和家庭网关联合的开放通信系统。 5G网络架构 5G网络有接入网、承载网、核心网三部分。接入网一般是无线接入网(RAN)，主要由基站（Base station）组成。一个基站，通常包括BBU(主要负责信号调制)、RRU(主要负责射频处理)，馈线(连接RRU和
分布式资源管理和调度是指在分布式系统中有效地管理和调度系统中的资源，以满足各种任务的需求。在一个分布式系统中，资源可以包括计算资源（如CPU、内存）、存储资源（如磁盘空间）、网络带宽等。
作者：刘建，搜狗架构师，商业平台基础平台负责人，十多年Java相关研发经验，在互联网软件体系结构、分布式计算、面向服务体系结构、用户身份安全等方面有浓厚的兴趣及实践经验。 责编：钱曙光（qianshg@csdn.net） 声明： CSDN专家原创投稿文章，未经授权禁止任何形式的转载。 谈到基础架构，不同的人有不同的理解。一般说来，我们将支撑应用研发部署的底层软硬件的集合叫做基础架构。它不仅涉及到IDC、机房、机架、网络、主机、存储等硬件资源，也涉及到操作系统、系统软件、日志管理、应用管理监控等基础软件资
谈到基础架构，不同的人有不同的理解。一般说来，我们将支撑应用研发部署的底层软硬件的集合叫做基础架构。它不仅涉及到IDC、机房、机架、网络、主机、存储等硬件资源，也涉及到操作系统、系统软件、日志管理、应用管理监控等基础软件资源。基础架构支持了分布式服务、大数据、云计算、机器学习等基础领域，也成为IT类企业提升生产力、降低成本的核心。近些年来，随着虚拟化、容器化等新技术的不断涌现和发展，随着应用开发模式从单体应用、MVC、SOA到微服务化，基础架构领域发生了翻天覆地的变化，其对应用的灵活性和透明性不断提升，也显著提升了研发效率，降低了研发成本。
本文翻译自：https://medium.com/@jry157/optimizing-resource-allocation-in-kubernetes-the-importance-of-cpu-memory-requests-and-limits-4472f9946489
2019年4月1-2日，Flink Forward 2019 San Francisco会议在旧金山召开。Flink Forward会议邀请了来自Google, Uber, Netflix和Alibaba等公司在实时计算领域的顶尖专家和一线实践者，深入讨论了Flink社区的最新进展和发展趋势，以及Flink在业界的应用实践。随着近年来对Flink技术的广泛应用以及对Flink社区的活跃贡献，腾讯也受邀参加了会议并以主题Developing and Operating Real-Time Applications at Tencent介绍了腾讯大数据在实时计算平台建设上的工作。
通过拿到远程函数的ID，可以在集群的任何地方，通过get(ID)获取该函数返回值
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