死锁（Deadlock）是在多任务环境中的一种资源竞争问题，其中两个或多个进程（线程）互相等待对方持有的资源，导致所有进程都无法继续执行。死锁是一种非常棘手的问题，因为它会导致系统无法正常运行。
死锁是指两个或两个以上的进程在执行过程中，由于竞争资源或者由于彼此通信而造成的一种阻塞的现象，若无外力作用，它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁，这些永远在互相等待的进程称为死锁进程。
随着Hadoop的普及，单个Hadoop集群的用户量越来越大，不同用户提交的应用程序往往具有不同的服务质量要求，典型的应用有以下几种： 批处理作业。这种作业往往耗时较长，对完成时间一般没有严格要求，如数据挖掘、机器学习等方面的应用程序 交互式作业。这种作业期望能及时返回结果，如用HIVE执行查询 生产性作业。这种作业要求有一定量的资源保证，如统计值计算、垃圾数据分析等 ---- 基本架构 资源调度器是YARN中最核心的组件之一，且是插拔式的，它定义了一整套接口规范以便用户可按照需要实现自己的调度器 YAR
本篇内容涉及Docker的内存与CPU限制，可以用于在实际开发中为指定容器设置限制最大使用的资源量，预计阅读时间为5分钟。
就是以银行借贷系统的分配策略为基础，判断并保证系统的安全运行。我们可以把操作系统看作是银行家，操作系统管理的资源相当于银行家管理的资金，进程向操作系统请求分配资源就相当于用户向银行家贷款。 实现方法： 为保证资金的安全,银行家规定: (1) 当一个顾客对资金的最大需求量不超过银行家现有的资金时就可接纳该顾客; （即当资源池中剩余的可利用资源 >= 线程还需要的资源时，就可以将可利用资源分配给此线程） (2) 顾客可以分期贷款,但贷款的总数不能超过最大需求量; （线程可以请求分配资源，但是请求的资源总数不能超过资源池中剩余的可利用资源） (3) 当银行家现有的资金不能满足顾客尚需的贷款数额时,对顾客的贷款可推迟支付,但总能使顾客在有限的时间里得到贷款; （当线程池中的资源暂时不满足当前的线程所需时，将此线程先暂时搁置，先将资源分配给能够满足的需求的其他线程，等到线程池中的资源足够满足先前搁置的线程时，在将资源分配给搁置的线程） (4) 当顾客得到所需的全部资金后,一定能在有限的时间里归还所有的资金。 （当线程拿到所需要的所有资源，运行结束后，将自身所有的资源放回资源池中）
命令的输出展示了节点可用资源相关的两组数量：节点资源总量和可分配资源量。 资源总量代表节点所有的资源总和，包括那些可能对pod不可用的资源。有些资源会为Kubemetes或者系统组件预留。调度器的决策仅仅基于可分配资源量
YARN上提供三套调度器：Capacity Scheduler、Fair Scheduler、FIFO Scheduler。本文将对这几种调度器进行描述。
昨天分享了分布式系统架构中的单体调度架构，并且详细的学习了相关调度算法（【分布式技术】分布式系统调度架构之单体调度，非掌握不可），虽然单体调度架构简单易用，但是它是落在中央处理器中的，所以也就有了单机瓶颈问题，这样对于一些多类型的服务就会受限。
YARN 资源调度器是直接从MR基础上修改而来，它提供了三种可用资源调度器。
以队列为单位划分资源，每个队列可设定一定比例的资源最低保证和使用上限，同时，每个用户也可设定一定的资源使用上限以防止资源滥用。而当一个队列的资源有剩余时，可暂时将剩余资源共享给其他队列。总之，Capacity Scheduler主要有以下几个特点：
微信云托管 https://cloud.weixin.qq.com 是由微信团队联合腾讯云推出的后端项目全托管服务。对于微信生态应用开发采用前后端分离架构的场景，云托管可做到免运维免服务器管理，从代码管理到 CI/CD 流水线部署发布，提供全链路、低成本、企业级的云原生解决方案。
当一个进程申请使用资源的时候，银行家算法通过先试探分配给该进程资源，然后通过安全性算法判断分配后的系统是否处于安全状态，若不安全则试探分配作废，让该进程继续等待。
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。
YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件构成
1）原理： 计算能力调度器支持多个队列，每个队列可配置一定的资源量，每个队列采用 FIFO 调度策略，为了防止同一个用户的作业独占队列中的资源，该调度器会对 同一用户提交的作业所占资源量进行限定。调度时，首先按以下策略选择一个合适队列：计算每个队列中正在运行的任务数与其应该分得的计算资源之间的 比值(即比较空闲的队列)，选择一个该比值最小的队列；然后按以下策略选择该队列中一个作业：按照作业优先级和提交时间顺序选择， 同时考虑用户资源量限制和内存限制 2）优点： （1）计算能力保证。支持多个队列，某个作业可被提交到某一个队列中。每个队列会配置一定比例的计算资源，且所有提交到队列中的作业 共享该队列中的资源； （2）灵活性。空闲资源会被分配给那些未达到资源使用上限的队列，当某个未达到资源的队列需要资源时，一旦出现空闲资源资源，便会分配给他们； （3）支持优先级。队列支持作业优先级调度（默认是FIFO）； （4）多重租赁。综合考虑多种约束防止单个作业、用户或者队列独占队列或者集群中的资源； （5）基于资源的调度。支持资源密集型作业，允许作业使用的资源量高于默认值，进而可容纳不同资源需求的作业。不过，当前仅支持内存资源的调度。
近日，Facebook 开源了一套解决重要计算集群管理问题的 Linux 内核组件和相关工具，这些项目覆盖了资源控制、资源利用、工作负载隔离、负载均衡、测量和监控等方面：BPF、Btrfs、Netconsd、Cgroup2、PSI、Oomd。
Yarn在Hadoop的生态系统中担任了资源管理和任务调度的角色。在讨论其构造器之前先简单了解一下Yarn的架构。
你一定见过Chrome和 Android Studio关于内存和 CPU 巨大消耗的情况。
TCS弹性计算平台：像工匠一样耕耘云计算，让计算力随时待命，服务在线业务，支持弹性可调度，提升资源使用效率，降低业务部署成本，推动研发运维效率，助力业务高速发展。
在 Kubernetes 中使用容器时，了解涉及的资源是什么以及为何需要它们很重要。有些进程比其他进程需要更多的 CPU 或内存。这很关键，永远不应该让进程挨饿。知道了这一点，我们应该正确配置容器和 Pod，以便充分利用两者。
上一篇讲了待调度任务的组织形式，这一篇来继续挑软骨头啃：节点资源抽象和调度策略。
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。
ERROR 1040(HY000): Too many connections：DB连接池里已有太多连接，不能再和你建立新连接。
4.遍历项目列表，并更新 r 的值为当前 r 和项目完成时间 (project[0]) 中的最大值。
Opera GX 是由 Opera Software 开发的专为游戏玩家设计的网络浏览器。它于 2019 年推出，适用于 Windows 和 macOS。
FairScheduler是yarn常用的调度器，但是仅仅参考官方文档，有很多参数和概念文档里没有详细说明，但是这些参明显会影响到集群的正常运行。本文的主要目的是通过梳理代码将关键参数的功能理清楚。下面列出官方文档中常用的参数：
通过编写一个模拟动态资源分配的银行家算法程序，进一步深入理解死锁、产生死锁的必要条件、安全状态等重要概念，并掌握避免死锁的具体实施方法。
在Kubernetes中，LimitRange是一种资源对象，用于限制Pod中容器使用的资源量。它允许集群管理员在命名空间级别上设置容器资源的最大和最小值，以确保应用程序使用的资源量在可控范围内。LimitRange可以用于限制CPU、内存、存储和容器的资源数量等，以满足应用程序的需求，并确保集群的性能和可用性。
使用 Serverless Framework Express 组件快速创建文本翻译工具
我工作的地方位于中国西北部的一座城市，陕西榆林。榆林地处交通要道，西邻甘肃、宁夏，北连内蒙古，往东渡过黄河便进入山西。
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”
默认情况下，容器是没有资源限制的，它会尽可能地使用宿主机能够分配给它的资源。Docker提供了一种控制分配多少量的内存、CPU或阻塞I/O给一个容器的方式，即通过在docker run或docker create命令时设置运行时配置的标志。
本文翻译自：https://medium.com/@jry157/optimizing-resource-allocation-in-kubernetes-the-importance-of-cpu-memory-requests-and-limits-4472f9946489
你也许还记得，调度器首先会对节点列表进行过滤， 排除那些不满足需求的节点， 然后根据预先配置的优先级函数对其余节点进行排序 。 其中有两个基于资源请求量的优先级排序函数： LeastRequestedPriority和MostRequestedPriority。 前者优先将pod调度到请求量少的节点上（也就是拥有更多未分配资源的节点）， 而后者相反，优先调度到请求量多的节点（拥有更少未分配资源的节点）。但是正如我们刚刚解释的，它们都只考虑资源请求量，而不关注实际使用资源量。 调度器只能配置一种优先级函数
Google几乎所有的机器都是混部的，在一台机器上，可能运行着不同jobs的tasks。根据论文中所说，Google的50%的机器运行了9个甚至更多的tasks。90%的机器运行着25个tasks，达到4500个线程。
假设您的家人正在组织一场大型晚宴。出于健康考虑，每个家庭成员都有不同的饮食要求和偏好，因此您需要仔细分配食材和资源，以确保每个人都吃饱饭。但随后问题开始出现——一些家庭成员意外地带来了客人，而另一些家庭成员的胃口却更大，导致对食物的需求突然增加。因此，按比例向每个人平均分配食物变得很有挑战性。
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
CloudLinux通过将每个客户端限制在称为轻量级虚拟环境（LVE）的隔离安全环境中来提高服务器的稳定性，LVE是CloudLinux开发的内核技术。
Kubernetes中的包含了很多如 Node、 Pod、 ReplicationController、 Service、 Deployment等 “资源对象”，几乎所有的资源对象都可以通过Kubernetes提供的kubectl工具（或者API编程调用）执行增、删、改、查等操作并将其保存在 etcd-v3中持久化存储。从这个角度来看，Kubernetes其实是一个高度自动化的资源控制系统，它通过跟踪对比etcd库里保存的“资源期望状态”与当前环境中的“实际资源状态”的差异来实现自动控制和自动纠错的高级功能。
以下参数是在用户自己的MR应用程序中配置就可以生效（mapred-default.xml）
程序状态字PSW：保存程序的状态，中断码，中断屏蔽位，每个处理器具备一个PSW寄存器
因为课设要做银行家算法，就写着记录一下。在网上看了很多，有java也有c。借鉴别人的，自己试着改了一下。
减少资源时，采用启发式算法。根据之前周期的处理时间，计算需要保留的资源量(A)，然后尝试分多轮试探性的减少(B),每个计算周期都会重复A,B动作，最后会收敛到一个具体的数值。
“以4纵11纵加两个独立师强化塔山防线；23789五个纵队，加6纵17师，包打锦州；10纵加一个师在黑山大虎山一线阻击廖耀湘兵团；12纵加12个独立师围困长春；5纵6纵两个师监视沈阳；1纵做总预备队。重复一遍！”
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。
1、简要描述如何安装配置一个apache开源版hadoop，描述即可，列出步骤更好
Spring Boot是Java开发人员使用的最流行的框架之一，它可以轻松地创建独立的、生产级别的Spring应用程序。而Kubernetes是一个开源容器编排平台，可以自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。将Spring Boot应用程序与Kubernetes结合使用，可以实现高可用性、弹性伸缩、快速部署等优势。在本文中，我们将详细介绍Spring Boot + Kubernetes中的滚动发布、优雅停机、弹性伸缩、应用监控和配置分离。
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