在Apache Hadoop YARN 3.x（简称YARN）中，切换到Capacity Scheduler有很多好处，但也有一些缺点。为了将这些功能带给当前正在使用Fair Scheduler的用户，Cloudera与上游YARN社区一起创建了一个工具来帮助迁移过程。
一个非常简单，但是实用的协程实现，使用Windows的*Fiber函数族（linux可以稍微改一下用*context函数族）。
TestScheduler 是专门用于测试的调度器，跟其他调度器的区别是TestScheduler只有被调用了时间才会继续。TestScheduler是一种特殊的、非线程安全的调度器，用于测试一些不引入真实并发性、允许手动推进虚拟时间的调度器。
kube-scheduler 作为 kube-apiserver 的调度器，需要访问 kube-apiserver 的服务，所以需要 kube-apiserver 的 ca
Kubernetes Scheduler 的作用是将待调度的 Pod 按照一定的调度算法和策略绑定到集群中一个合适的 Worker Node（以下简称 Node） 上，并将绑定信息写入到 etcd 中，之后目标 Node 中 kubelet 服务通过 API Server 监听到 Scheduler 产生的 Pod 绑定事件获取 Pod 信息，然后下载镜像启动容器，调度流程如图所示：
什么是 Scheduler ？ scheduler 控制 subscription 什么时候开始和通知什么时候派发。
在上一篇文章里我们主要介绍master组件kube-controller-manager的安装，这里我们主要介绍安装另外一个master组件kube-scheduler，这里我们采用下载二进制binary制作linux systemd的方式安装。这个组件也在下载的kubenetes包里(1.15.1版本)，在以前文章里已经下载过(要科学上网或者搭个梯子)，这里就不再重复。另外kube-scheduler与kube-apiserver交互我们开启ssl，所以请提前制作好相关ssl证书(可以参考以前文章里制作docker的证书)，并copy到配置目录里。
过去，你可能需要在服务器上为每一个调度任务去创建 Cron 条目。因为这些任务的调度不是通过代码控制的，你要查看或新增任务调度都需要通过 SSH 远程登录到服务器上去操作，所以这种方式很快会让人变得痛苦不堪。
dkron的Scheduler定义了Cron、Started、EntryJobMap属性；NewScheduler方法创建默认的Scheduler；它提供了Start、Stop、Restart、ClearCron、AddJob、RemoveJob方法。
本实验部署一个三实例 kube-scheduler 的集群，启动后将通过竞争选举机制产生一个 leader 节点，其它节点为阻塞状态。当 leader 节点不可用时，阻塞的节点将再次进行选举产生新的 leader 节点，从而保证服务的可用性。
nodeName是节点选择约束的最简单形式，但是由于其限制，通常很少使用它。nodeName是PodSpec的领域。
TaskSceduler在具体创建的时候，是由不同发布模式比如standalone、yarn、mesos决定的，返回一个SchedulerBackend.
由于默认的 Kubernetes 调度器是高度可配置的，在很多情况下我们不需要编写任何代码来自定义调度行为。但是，想要了解调度器如何工作或者有更多二次开发需求的人员可能会尝试开发自己的调度器，在本文中，我将介绍如何借助 kube-scheduler-simulator 这个调度器模拟器来构建调度程序开发环境。
通过前面的文章，我们已经知道了RxAndroid中的Observable、Subscribers、Observer的创建，及subscribe的使用。 接下来，我们开始学习RxAndroid中的线程。
我们通常是通过quartz.properties属性配置文件(默认情况下均使用该文件)结合StdSchedulerFactory 来使用Quartz的。StdSchedulerFactory 会加载属性配置文件并实例化一个Scheduler。
首先在sql中查询计划事件的状态：SHOW VARIABLES LIKE 'event_scheduler' 如果返回的是off表示当前是关闭状态，如果是on当前已经开启了计划任务。 在mysql程序的目录下找到my.ini文件，添加一个项：event_scheduler = On/Off 保存后重启mysql服务即可，重启服务可以在服务管理里面找到 也可以用脚本来实现： mysql event_scheduler 开启event_scheduler sql指令： SET GLOBAL event_scheduler = ON; SET @@global.event_scheduler = ON; SET GLOBAL event_scheduler = 1; SET @@global.event_scheduler = 1; 相反，关闭event_scheduler指令： SET GLOBAL event_scheduler = OFF; SET @@global.event_scheduler = OFF; SET GLOBAL event_scheduler = 0; SET @@global.event_scheduler = 0;
官网文档：http://apscheduler.readthedoc... API：http://apscheduler.readthedoc...
Kubernetes 自带了一个默认调度器kube-scheduler，其内置了很多节点预选和优选的调度算法，一般调度场景下可以满足要求。但是在一些特殊场景下，默认调度器不能满足我们复杂的调度需求。我们就需要对调度器进行扩展，以达到调度适合业务场景的目的。
自从接触RxJS，就开始在我的项目中使用它。有一段时间我以为我知道如何有效地使用它，但有一个令人烦恼的问题：我怎么知道我使用的运算符是同步还是异步？换句话说，Operators到底什么时候发出通知？这似乎是正确使用RxJS的关键部分，但对我来说感觉有点模糊。
Capacity Scheduler 为支持多租户在共享集群上运行程序，为最大程度地提高应用程序的吞吐量，为实现集群的高利用率而生。
APScheduler是Python中一个强大的第三方库，用于在后台执行定时任务。它允许我们根据设定的时间间隔、日期规则或特定时间来执行任务，适用于定时执行脚本、定时发送邮件、定时处理数据等场景。APScheduler的功能使得在Python中实现定时任务变得非常简单和高效。本文将从入门到精通地介绍APScheduler库的使用方法，带你掌握在Python中实现定时任务的技巧。
我们先整体了解一下 Scheduler 的设计原理，然后再看这些过程是如何用代码实现的。关于调度器的设计在官网有介绍，我下面结合官网给的说明，简化掉不影响理解的复杂部分，和大家介绍一下 Scheduler 的工作过程。
SpringBoot用的是3.1.1，使用spring-boot-starter-quartz库，quartz版本默认为2.3.2。
SchedulerListener 是在 Scheduler 级别的事件产生时得到通知，不管是增加还是移除 Scheduler 中的 Job，或者是 Scheduler 遭遇到了严重的错误时。那些事件多是关于对 Scheduler 管理的，而不是专注于 Job 或 Trigger 的。
1. 创建作业、计划和时间表 2. 创建轻量级作业 3. 使用作业链执行一系列相关任务 4. 创建窗口和作业类 5. 使用高级调度程序概念确定作业优先顺序 Reference 实验演示准备： --业务用户jingyu创建测试表t_times conn jingyu/jingyu create table t_times(col1 date); create table t_sum(col1 date, col2 number); create table t_times_old as select * fr
前面提到过 scheduler 程序可以分为三层，第一层是调度器启动前的逻辑，包括命令行参数解析、参数校验、调度器初始化等一系列逻辑。这个部分我不会太详细地介绍，因为这些代码位于调度框架之前，相对比较枯燥无趣，讲多了磨灭大伙对源码的兴趣～
rxjava 可以很方便的进行线程切换， 那么rxjava是如何进行线程切换的呢？阅读本文可以了解下rxjava 是如何进行线程切换的及线程切换的影响点。
scheduler是任务调度器，在K8S中实现组件名为kube-scheduler，负责任务调度、选择合适的节点来执行任务。Scheduler 负责决定将 Pod 放在哪个 Node 上运行。Scheduler 在调度时会充分考虑 Cluster 的拓扑结构，当前各个节点的负载，以及应用对高可用、性能、数据亲和性的需求。它监听 kube-apiserver，查询还未分配 Node 的 Pod，然后根据调度策略为这些 Pod 分配节点（更新 Pod 的 NodeName 字段）。
0. 前言 继续上一篇博客阅读 Kubernetes 源码，参照《k8s 源码阅读》首先学习 Kubernetes 的一些核心组件，首先是 kube-scheduler 本文严重参考原文：《k8s 源码阅读》之 2.2 章节：scheduler，加入部分自己阅读的体会作为自己的阅读笔记 感谢《k8s 源码阅读》的作者们辛苦编写教材，在此郑重表示感谢，望大家多多支持！~ 1. 整体设计 1.1 概述 官网描述： The Kubernetes scheduler runs as a process alo
springboot 继承quartz（这里使用内存存储任务，如果想使用数据库存储需要额外配置DataSource这里暂不赘述） 引入依赖pom <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-quartz</artifactId> </dependency> 配置quartz 和spring依赖依赖注入等 SpringJobFa
沿用的springboot少xml配置的优良传统，本身支持表达式等多种定时任务 注意在程序启动的时候加上@EnableScheduling
理想情况下，我们应用对Yarn资源的请求应该立刻得到满足，但现实情况资源往往是有限的，特别是在一个很繁忙的集群，一个应用资源的请求经常需要等待一段时间才能的到相应的资源。在Yarn中，负责给应用分配资源的就是Scheduler。其实调度本身就是一个难题，很难找到一个完美的策略可以解决所有的应用场景。为此，Yarn提供了多种调度器和可配置的策略供我们选择。
timer 操作符实际上返回的是一个 ObservableTimer对象。两个参数的方法默认在 Schedulers.computation()中工作。
使用tar命令来进行打包，并使用-exclude这个参数来排除一个文件夹。如果存在多个排除文件夹，就要写多个参数。
在某个所关注事件发生时，监听器提供了一种方便且非侵入性的机制来获得这一通知。Quartz 提供了三种类型的监听器：监听 Job 的，监听 Trigger 的，和监听 Scheduler 自已的。
首先给一个简明扼要的理解： Scheduler 调度程序-任务执行计划表，只有安排进执行计划的任务Job（通过scheduler.scheduleJob方法安排进执行计划），当它预先定义的执行时间到了的时候（任务触发trigger），该任务才会执行。
理想情况下，我们应用对Yarn资源的请求应该立刻得到满足，但现实情况资源往往是有限的，特别是在一个很繁忙的集群，一个应用资源的请求经常需要等待一段时间才能的到相应的资源。 在Yarn中，负责给应用分配资源的就是Scheduler。其实调度本身就是一个难题，很难找到一个完美的策略可以解决所有的应用场景。为此，Yarn提供了多种调度器和可配置的策略供我们选择。 在Yarn中有三种调度器可以选择：FIFO Scheduler ，Capacity Scheduler，Fair Scheduler。
任务调度是多数应用系统的常见需求之一，我们直接编写基于现成的调度程序，不但容易出错，而且实现难度很大。 Quartz是任务调度领域非常出色的开源框架，Spring提供了继承Quartz的功能。
整体流程 - 引擎找到要执行的爬虫，并执行爬虫的 start_requests 方法，并的到一个 迭代器。 - 迭代器循环时会获取Request对象，而request对象中封装了要访问的URL和回调函数。 - 将所有的request对象(任务)放到调度器中，用于以后被下载器下载。 - 下载器去调度器中获取要下载任务（就是Request对象），下载完成后执行回调函数。 - 回到spider的回调函数中， yield Request() yield Item() 具体流程 1.
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Job：是一个接口，只定义一个方法 execute（JobExecutionContext context），在实现接口的 execute 方法中编写所需要定时执行的 Job（任务） Double slongitude = Double.valueOf(jobExecutionContext.getJobDetail().getJobDataMap().get("slongitude").toString()); JobDetail：Quartz 每次调度 Job 时，都重新创建一个 Job 实例，因此它不接受一个 Job 的实例，相反它接收一个 Job 实现类（JobDetail，描述 Job 的实现类及其他相关的静态信息，如 Job 名字、描述、关联监听器等信息），以便运行时通过 newInstance() 的反射机制实例化 Job。 rigger：是一个类，描述触发 Job 执行的时间触发规则，主要有 SimpleTrigger 和 CronTrigger 这两个子类。当且仅当需调度一次或者以固定时间间隔周期执行调度，SimpleTrigger 是最适合的选择；而 CronTrigger 则可以通过 Cron 表达式定义出各种复杂时间规则的调度方案：如工作日周一到周五的 15：00 ~ 16：00 执行调度等。 Scheduler：调度器就相当于一个容器，装载着任务和触发器，该类是一个接口，代表一个 Quartz 的独立运行容器，Trigger 和 JobDetail 可以注册到 Scheduler 中，两者在 Scheduler 中拥有各自的组及名称，组及名称是 Scheduler 查找定位容器中某一对象的依据，Trigger 的组及名称必须唯一，JobDetail 的组和名称也必须唯一（但可以和 Trigger 的组和名称相同，因为它们是不同类型的）。Scheduler 定义了多个接口方法，允许外部通过组及名称访问和控制容器中 Trigger 和 JobDetail。
每组参数的学习率乘以指定函数中给定的因子。当last_epoch=-1时，将初始lr设置为lr。
聚焦目标 理解kube-scheduler启动的流程 目录 kube-scheduler的启动 Scheduler的注册 了解一个最简单的算法NodeName run // kube-scheduler 类似于kube-apiserver，是个常驻进程，查看其对应的Run函数 func runCommand(cmd *cobra.Command, opts *options.Options, registryOptions ...Option) error { // 根据入参，返回配置cc与调度sch
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在前一篇文章[2]中，我写了如何用kube-scheduler-simulator[3]开发自己的调度程序。如果你可以实现你的新调度程序，你可能想在一个真实的集群中尝试一下。
我们可以看到分别返回了ObservableSubscribeOn和ObservableObserveOn对象，下面对这两个类分别介绍。
Kube-scheduler 是 kubernetes 的核心组件之一，也是所有核心组件之间功能比较单一的，其代码也相对容易理解。kube-scheduler 的目的就是为每一个 pod 选择一个合适的 node，整体流程可以概括为三步，获取未调度的 podList，通过执行一系列调度算法为 pod 选择一个合适的 node，提交数据到 apiserver，其核心则是一系列调度算法的设计与执行。
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