场景说明 当我们手里有一个固定资源的集群时，需要做两件事：1. 资源管理，2....成本效率管理；为了让进程跑在合适的机器我们需要任务调度器（深度学习任务跑在带GPU的物理机上），为了提高资源利用率（降本提效）则需要资源调度器（根据标签、算法进行调度）。...无论是公司内基于Kubernetes/yarn等管理的集群，还是云上的弹性计算资源本质上都是一个大的固定集群，在某一时刻没被使用的资源也是需要向所有使用该集群的用户进行收费。...只有提高集群整体的利用率才能让大家都降本提效，超卖不在本话题讨论内（本质上在蹭人家花钱没用的资源，具体节省的钱有没有回馈给用户仅取决于市场的竞争惨烈度）。...资源有限情况下，服务提供商根据资源在不同时段的利用率进行价格波动，来达到收益最高；用户则是根据手里的现金进行投票来满足不同时段的需求。
导语 EMR用户常常会将使用不同资源管理系统的组件混合部署在同一个集群，这样会出现资源竞争的情况。若各组件资源超额配置，可能有机器宕机的风险。...本文将从案例分析来聊聊混部集群资源配置需要注意的事项 背景 EMR用户反馈多台机器发生了重启，影响集群使用，需要查明原因 定位分析及原因 1、从宕机机器选了一台，在EMR控制台查看该节点资源监控，可以看出机器宕机的直接原因是内存被打爆...3、查看yarn、presto组件的资源配置项，发现yarn可使用节点内存资源达90%，而presto-server可占用节点内存资源为48G，不算其他组件和机器操作系统的资源占用，这两项远远超出了机器内存的...到此定位这次宕机原因是组件资源超额配置。...扩展 EMR集群常用的计算组件比如hive，spark，flink可以使用yarn作为其资源管理系统，但假如集群部署了hbase，impala，presto，storm等组件，就有必要考虑集群资源使用分配的问题
它还提供了一种方法来提高群集中的资源利用率，而不会牺牲基本工作负载的可靠性。...但是，群集自动缩放器有一些限制，可能不适用于所有用户： 它在物理集群中不起作用。 向群集添加更多节点的成本更高。 添加节点不是即时的，可能需要几分钟才能使这些节点可用于调度。...提高集群资源利用率 运行关键服务的集群运营商会随着时间，粗略估计他们在集群中需要的节点数量，以实现高服务可用性。估计通常是保守的。此类估计会考虑流量突发以查找所需节点的数量。...唯一的问题是这种估计通常是保守的，而且大多数时候集群资源可能仍未得到充分利用。Pod优先级和抢占允许你通过在群集中运行非关键工作负载来显着提高资源利用率。...当你的关键工作负载需要更多计算资源时，调度程序会抢占非关键容器并安排关键容器。 非关键pod填充了群集资源中的“空隙”，可在不增加成本的情况下提高资源利用率。
1.概述 最近集群资源使用出现了一些问题，以下是对这次问题的分析整理。 2.资源问题 2.1现象 生产集群出现大量任务积压，运行缓慢的情况，怀疑是集群资源分配出现了问题。...集群总体资源使用高，有很少量的剩余资源。 如下图所示，集群资源使用非常高了，但是仍有少量剩余，其中CPU使用了95%，但仍有剩余。...队列最小资源，是集群有资源的情况下，必须要满足的资源。并且集群中，绝大部分队列都没有达到最小资源。 出现大量Map Pening 如下图所示，集群中出现大量的任务都有如下的现象。...另外一个加剧该现象的原因是，因为目前集群队列的资源设定中，每个资源池的最小资源占比设置的比较大，总和已经超过了集群资源的总和 。...image.png 重新调整资源池的设定 重新调整各资源池，最小资源，最大资源，以及并发任务数。 建议调整所有资源池的最小资源为集群资源的60%。最大资源为集群资源的100%。
首先我们可以看到，为什么我们的集群资源利用率不够高？其中大概会归纳为几个方向，第一个是Node节点资源的碎片。...在我们那么多的集群里面会发现，往往分配比整个集群到90%多的时候，就会创建不了Pod了，其实每个Node都会有一些零碎的资源。...这里最后一个是碎片处理，这个会讲为刚才说的存在的会浪费资源的问题。这一块主要是去检测整个集群资源分布的情况，然后进行重调度。最后两点今天不会深入讲解。...比如当Node资源已分配非常多，但是使用率又相对比较低的时候，我们认为这个Node的实际利用率很低，可以进行超卖。...最后一点是动态调整的最小副本数，这个在我们的整个提到集群利用率是很明显的效果，比如说我们之前是有发现有一些用户它的最小副本数就是设置了1000个，但是他的资源利用率就只有0.1%，这是一个很浪费资源的情况
因此在存储和计算耦合架构下，大数据集群将面临两个重要问题： 01 成本：由于存算一体，计算资源和存储资源是按某一比例强绑定，系统扩容必须按节点数目增加，导致内存或磁盘的浪费。...02 资源利用率低：由于多个Hadoop 集群承接不同的工作负载，随着支撑业务需求的波动，系统负载出现峰谷，然而存算一体的架构导致各集群的资源完全独立隔离不能共享（跨行业的存算一体架构下的Hadoop集群平均资源利用率在...2014年，EMC Isilon使用One File System (OneFS)作为底层文件系统提供EC能力，并局部兼容HDFS以RPC协议来连接Hadoop计算集群，从而为Hadoop集群实现了存算分离的能力...，降低了系统部署和扩展成本，同时将CPU和磁盘充分调度起来，解决了资源利用不均衡的问题，而存算分离也因此逐渐成为Hadoop 2.0 技术演进的趋势。...02 下一代存算分离 以数据为中心，走向实时分析 Hadoop 2.0 平台的优点在于使用EC替代了3副本减低了存储的成本，并在存算解耦后能独立扩计算集群和存储集群提高资源利用率。
基于Hadoop生态的传统大数据系统，同样面临着弹性能力不足、资源利用率低，管理困难等问题，云原生技术天然适合解决这些问题。...在离线分离部署及粗粒度调度无法提高资源的利用率：在传统Hadoop架构下，离线作业和在线作业往往分属不同的集群，然而在线业务、流式作业具有明显的波峰波谷特性，在波谷时段，会有大量的资源处于闲置状态，造成资源的浪费和成本的提升...在离线混部集群，通过动态调度削峰填谷，当在线集群的使用率处于波谷时段，将离线任务调度到在线集群，可以显著的提高资源的利用率。...在线业务具有明显的波峰浪谷特征，而且规律比较明显，尤其是在夜间，资源利用率比较低，这时候大数据管控平台向Kubernetes集群下发创建资源的请求，可以提高大数据应用的算力。...该方案帮助用户提高在线集群利用率的同时，提高了离线集群的算力； 大数据管控平台也可以直接向TKE Kubernetes API发送扩展指令，以应对临时的紧急大数据查询任务，避免算力不足带来的任务无法启动
● 云原生大数据平台支持存储计算分离架构，解决传统自建平台扩容滞后、资源利用率低的挑战。存算分离架构下可实现基于COS数据分层存储，计算资源弹性按需使用，提升资源利用率，降低闲置成本。...二、 EMR与自建Hadoop对比优势 相比使用开源Hadoop发行版本自建大数据平台，腾讯云EMR有以下主要优势： 1） 集群轻松构建、运维管理功能丰富易用，便于使用及维护 i....2） 计算资源按需弹性使用，数据可分层存储，资源利用率高 i. 自建大数据平台在服务器资源上一般需提前预估，并且针对业务峰值做一定的预留，导致资源利用率低，面临计算需求的潮汐变化应对也非常不灵活。...除此之外，您的大数据服务也可以部署在容器服务上；存储方面也支持存算分离架构，可以对数据分层存储，为客户大幅降低存算资源成本。 3) 开源组件持续加固优化，稳定性及性能更优 i....固定算力降低5000核：通过EMR计算节点弹性扩缩、容器资源在离线调度等云原生能力，避免闲置资源浪费、降低综合成本。
● 云原生大数据平台支持存储计算分离架构，解决传统自建平台扩容滞后、资源利用率低的挑战。存算分离架构下可实现基于COS数据分层存储，计算资源弹性按需使用，提升资源利用率，降低闲置成本。...2） 计算资源按需弹性使用，数据可分层存储，资源利用率高 i....自建大数据平台在服务器资源上一般需提前预估，并且针对业务峰值做一定的的预留，导致资源利用率低，面临计算需求的潮汐变化应对也非常不灵活。 ii....初次之外，您的大数据服务也可以部署在容器服务上；存储方面也支持存算分离架构，可以对数据分层存储，为客户大幅降低存算资源成本。 3) 开源组件持续加固优化，稳定性及性能更有 i....固定算力降低5000核：通过EMR计算节点弹性扩缩、容器资源在离线调度等云原生能力，避免闲置资源浪费、降低综合成本。
导语 | 传统HADOOP生态系统使用YARN管理/调度计算资源，该系统⼀般具有明显的资源使⽤周期。实时计算集群资源消耗主要在⽩天，而数据报表型业务则安排在离线计算集群中。...弹性扩缩容主要聚焦于如何利⽤云原生资源，快速扩容资源以补充算力。离在线混合部署模式的目的是为了充分使用在线集群的空闲资源，尽可能减少为离线集群预留空闲资源的频次。...四、Hadoop Yarn on Kubernetes Pod 最佳实践 该客户大数据应用和存储跑在Yarn管理的大数据集群，在生产环境中，面临诸多问题，主要体现在大数据的算力不足和在线业务波谷时资源的浪费...基于Hadoop Yarn on Kubernetes Pod 方案，将离线任务自动扩容至云上集群，与TKE在线业务集群混合部署，充分利用云上波谷时段的闲置资源，提高离线业务的算力，并利用云上资源快速的弹性扩容能力...在线集群闲时CPU占用 离在线混部后CPU占用 五、总结 本文提出了基于YARN针对云原生容器化的优化与实践，在混合部署云原生环境中，极大地提高了任务运行的稳定性，高效性，有效提高了集群资源利用率，节约硬件成本
导语 | 传统HADOOP生态系统使用YARN管理/调度计算资源，该系统⼀般具有明显的资源使⽤周期。实时计算集群资源消耗主要在⽩天，而数据报表型业务则安排在离线计算集群中。...弹性扩缩容主要聚焦于如何利⽤云原生资源，快速扩容资源以补充算力。离在线混合部署模式的目的是为了充分使用在线集群的空闲资源，尽可能减少为离线集群预留空闲资源的频次。...2810.png 四、Hadoop Yarn on Kubernetes Pod 最佳实践 2811.png 该客户大数据应用和存储跑在Yarn管理的大数据集群，在生产环境中，面临诸多问题，主要体现在大数据的算力不足和在线业务波谷时资源的浪费...基于Hadoop Yarn on Kubernetes Pod 方案，将离线任务自动扩容至云上集群，与TKE在线业务集群混合部署，充分利用云上波谷时段的闲置资源，提高离线业务的算力，并利用云上资源快速的弹性扩容能力...2812.png 2813.png 五、总结 本文提出了基于YARN针对云原生容器化的优化与实践，在混合部署云原生环境中，极大地提高了任务运行的稳定性，高效性，有效提高了集群资源利用率，节约硬件成本
导语 | 传统HADOOP生态系统使用YARN管理/调度计算资源，该系统⼀般具有明显的资源使⽤周期。实时计算集群资源消耗主要在⽩天，而数据报表型业务则安排在离线计算集群中。...弹性扩缩容主要聚焦于如何利⽤云原生资源，快速扩容资源以补充算力。离在线混合部署模式的目的是为了充分使用在线集群的空闲资源，尽可能减少为离线集群预留空闲资源的频次。...该客户大数据应用和存储跑在Yarn管理的大数据集群，在生产环境中，面临诸多问题，主要体现在大数据的算力不足和在线业务波谷时资源的浪费。...基于Hadoop Yarn on Kubernetes Pod 方案，将离线任务自动扩容至云上集群，与TKE在线业务集群混合部署，充分利用云上波谷时段的闲置资源，提高离线业务的算力，并利用云上资源快速的弹性扩容能力...离在线混部后CPU占用 五、总结 本文提出了基于YARN针对云原生容器化的优化与实践，在混合部署云原生环境中，极大地提高了任务运行的稳定性，高效性，有效提高了集群资源利用率，节约硬件成本。
> 京东为什么要做万台规模的Hadoop？ 随着京东的业务增长，原有的Hadoop集群已经无法满足高速增长的存储与计算需求。...过去大数据平台这边有各种小集群，如：Presto, Alluxio 等，每个小集群都有自己的一批机器，每台机器上可能只部署一个服务，这些服务对机器的利用率并不高，甚至是浪费的，痛定思痛，我们决定利用YARN...经过几年的发展，我们将大部分的并行框架都移植到了YARN上运行（如：Presto、Alluxio），利用YARN的优势和调度特点充分的利用这些机器资源，大大提升了集群资源利用率。...后来为了更好的支持异地多活和跨地域扩展能力，我们再次改造升级实现了万台Hadoop集群分布式资源管理与调度系统，解决了之前单集群扩展瓶颈和无法有效支撑跨机房调度与灾备的问题。...一、如何利用集团内的资源节省成本 过去每年的大促都需要根据往年的流量进行机器的采购，大促结束之后这些机器利用率很低浪费了大量成本，为了解决这个问题，目前的大数据平台已经与集团内的专有云-阿基米德完成了对接
第5章 YARN：资源调度平台 5.3 YARN集群配置 5.3.1 简单配置 （1） yarn-site.xml mapreduce.framework.name yarn 启用yarn作为资源管理框架... （3） slave node1 node2 node3 这个文件在《3.4 HDFS集群模式》http:/...,$HADOOP_COMMON_HOME/*,$HADOOP_COMMON_HOME/lib/*,$HADOOP_HDFS_HOME/*,$HADOOP_HDFS_HOME/lib/*,$HADOOP_MAPRED_HOME...property> mapreduce.framework.name yarn 启用yarn作为资源管理框架
第5章 YARN：资源调度平台 5.4 YARN集群运行 HDFS已经启动 [root@node1 ~]# jps 2247 NameNode 2584 Jps 2348 DataNode [root@...]# scp yarn-site.xml node2:/opt/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/ yarn-site.xml...100% 938 0.9KB/s 00:00 [root@node1 hadoop]# scp mapred-site.xml node2:/opt/hadoop-2.7.3/etc.../s 00:00 [root@node1 hadoop]# scp yarn-site.xml node3:/opt/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/ yarn-site.xml...自带样例程序 [root@node1 ~]# cd /opt/hadoop-2.7.3/share/hadoop/mapreduce/ [root@node1 mapreduce]# ll total
资源利用率低 从节点本身承接的业务来看，日志留存类的服务，数据很少被调用分析，因此CPU利用率较低，造成计算资源浪费，而且当计算或存储达到瓶颈，服务器的可靠性也会大大降低。...从集群整体来看，由于存算一体烟囱式建设，资源完全独立不能共享，导致多个Hadoop集群无法随不同时段业务需求的波动而均衡负载（平均资源利用率在25%以下）。 2....成本高 当存算按某一比例强制绑定在一起，就意味着无法弹性扩容，同时为保证可靠性，采用三副本模式，造成大集群下高昂的存储成本。 3....提升资源利用率，节约成本 实现计算和存储弹性扩展、按需分配，降低了系统部署和扩展成本，同时将CPU和磁盘充分调度起来，解决了资源利用不均衡的问题。 2....对运营商来说，使用下一代存算分离解决方案可以降本增效，提高资源利用率，降低运营成本，实现全国算力网络统一布局。
Hadoop 存算合一的耦合架构决定了它的资源利用率无法提高。在一个 Hadoop 集群中，一个节点既是存储节点（datanode），也是计算节点。...当存储资源不够的时候，增加节点可以进行存储扩容，但会造成计算资源的利用率下降；同样，当计算资源不够而进行扩容的时候，存储资源利用率就会下降。...同时，因为对于 Yarn 的依赖，不使用 Yarn 调度的其它组件很难集成到 Hadoop 的计算框架中。所以 Hadoop 的这种耦合架构决定了它的资源利用率不可能很高。...Hadoop 集群资源无法做到快速的弹性扩容和缩容。弹性的扩容和缩容是提高集群资源利用率的有效方法。...总而言之，传统大数据平台因为其结构性的缺陷导致了多租户环境下数据开发效率低、集群资源利用率不高、以及集成新技术很复杂等问题，依靠 Hadoop 生态技术框架本身的发展是不可能解决这些问题的。
离线作业：运行时间分区间，运行期间资源利用率较高，时延不敏感，容错率高，中断一般允许重运行，如 Hadoop 生态下的 MapReduce、Spark 作业。...比较典型的是字节跳动的方案，架构图如下所示: 图 4 字节跳动在离线混部架构图 字节跳动依托于 K8s 与业务 quota 做整机腾挪的在离线混部，以集群转让节点的方式提高整体资源利用率，主要实现思路为...从整体上看，集群里节点上的 Pod 会变得非常稀疏，集群整体资源部署水位也随之降低。...腾讯的方案兼容 Hadoop 生态，但不支持离线作业转让资源给在线服务。该方案在腾讯内部已经被大规模应用到广告、存储、大数据、机器学习等多个 业务，平均提升 30% 资源利用率，节省了上亿成本。...BridgX：算力调度引擎，在算力层面为在离线混部提供基础的算力调度能力，包括跨云调度能力、K8s 容器及大规格裸金属服务器切割能力以及快速弹性伸缩能力。
通过分布式的集群编排，在不采取任何其他措施的情况下，字节跳动的常态运维水位可以从 85%-90% 提高到 95%，资源利用率提升非常显著。...，在线资源和离线资源间可以高效灵活转换、分时复用，集群整体资源利用率得到显著提升。...它作为一个融合了计算 + 存储 + 网络的巨大离线算力湖，方便批计算、流计算、AI 训练等任务接入，让技术团队可以进一步加强跨机房资源管控、加强热点数据治理、提升多集群多队列用户体验、提升多机房资源利用率...降低成本之资源利用率 在统一资源底座后，技术团队接下来要面对的就是如何长期地提高资源利用率。...目前，通过这些机制，字节跳动的混部方案已覆盖数十万机器，天极平均利用率高达 63%，部分核心业务集群也实现了整机天级利用率从 23% 到 60% 的提升。
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