Apache DolphinScheduler 是一个分布式去中心化,易扩展的可视化 DAG 工作流任务调度系统.致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系,使调度系统在数据处理流程中开箱即用. 近日,伯毅同学给社区贡献了工作流核心表结构的剖析文章,非常细致,喜欢的伙伴请转走 1. 工作流总体存储结构 在 dolphinscheduler 库中创建的所有工作流定义(模板)都保存在 t_ds_process_definition 表中. 该数据库表结构如下表所示: 序号 字段 类型 描述 1 id

还在为选哪个调度发愁么?还在为查使用手册愁眉不展么?来来来,先瞧一眼海豚调度的 Slogan:调度选的好,下班回家早.调度用的对,半夜安心睡.为充分贯彻这一宗旨,海豚调度一条龙服务来了,特地邀请海豚社区美女 Committer 初次为 DolphinScheduler 献声,详细讲解使用海豚调度的过程及避坑经验,手把手教你如何一步步把 DolphinScheduler 用起来.小白也可以轻松用起来 DS ,快来跟小姐姐一起学习吧! 美女Committer手把手教你如何21分钟上手Apache D

Node Affinity Affinity 翻译成中文是"亲和性",它对应的是 Anti-Affinity,我们翻译成"互斥".这两个词比较形象,可以把 pod 选择 node 的过程类比成磁铁的吸引和互斥,不同的是除了简单的正负极之外,pod 和 node 的吸引和互斥是可以灵活配置的. Affinity的优点: 匹配有更多的逻辑组合,不只是字符串的完全相等 调度分成软策略(soft)和硬策略(hard),在软策略下,如果没有满足调度条件的节点,pod会忽略这条

当今许多企业都有着技术架构的DataOps程度不够.二次开发成本高.迁移成本高.集群部署混乱等情况,团队在技术选型之后发现并不适合自己的需求,但是迁移成本和难度又比较大,甚至前团队还留下了不少坑,企业自有的开发能力又比较有限,导致后面的小伙伴上手难度高体验差. 俗话说"工具选得好,下班回家早:调度用得对,半夜安心睡",面对各种难点和痛点: 如何有效地评估数据调度工具? 如何平滑的过渡到Apache DolphinScheduler? 如何稳定高效的对已有的工具升级改造? 这几个问题是改

在过去的3个多月,Apache DolphinScheduler(incuating)和DolphinScheduler社区发生了很多变化,今晚19:30在线直播将为大家介绍最新1.3.0的新特性及Roadmap. 内容要点: l  DolphinScheduler社区情况介绍 l  缘何研发DolphinScheduler? l  即将发布的1.3.0的新特性讲解 n  架构演进 n  多目录支持 n  条件分支.datax/sqoop,ambari插件 n  K8s支持等等 l  Roadm

应用背景: 使用kubeadm部署的kubernetes集群,其master节点默认拒绝将pod调度运行于其上的,加点官方的术语就是:master默认被赋予了一个或者多个“污点(taints)”,“污点”的作用是让该节点拒绝将pod调度运行于其上.那么存在某些情况,比如想让master也成为工作节点可以调度pod运行怎么办呢? 两种方式:①去掉“污点”(taints)[生产环境不推荐]:②让pod能够容忍(tolerations)该节点上的“污点”. 测试环境: 节点名称 节点类型 版本号 部署

引言 在 K8s 集群运营过程中,常常会被节点 CPU 和内存的高使用率所困扰,既影响了节点上 Pod 的稳定运行,也会增加节点故障的几率.为了应对集群节点高负载的问题,平衡各个节点之间的资源使用率,应该基于节点的实际资源利用率监控信息,从以下两个策略入手: 在 Pod 调度阶段,应当优先将 Pod 调度到资源利用率低的节点上运行,不调度到资源利用率已经很高的节点上 在监控到节点资源率较高时,可以自动干预,迁移节点上的一些 Pod 到利用率低的节点上 为此,我们提供 动态调度器 + Desche

Kubernetes允许你去影响pod被调度到哪个节点.起初,只能通过在pod规范里指定节点选择器来实现,后面其他的机制逐渐加入来扩容这项功能,本章将包括这些内容. 现在要介绍的高级调度的两个特性是节点污点,以及pod对于污点的容忍度,这些特性被用于限制哪些pod可以被调度到某一个节点.只有当一个pod容忍某个节点的污点,这个pod才能被调度到该节点. 这与使用节点选择器和节点亲缘性有些许不同,节点选择器和节点亲缘性规则,是通过明确的在pod中添加的信息,来决定一个pod可以或者不可以被调度到哪

目录 一.系统环境 二.前言 三.pod的调度 3.1 pod的调度概述 3.2 pod自动调度 3.2.1 创建3个主机端口为80的pod 3.3 使用nodeName 字段指定pod运行在哪个节点 3.4 使用节点标签nodeSelector指定pod运行在哪个节点 3.4.1 查看标签 3.4.2 创建标签 3.4.3 通过标签控制pod在哪个节点运行 3.5 使用亲和性与反亲和性调度pod 3.5.1 使用硬策略requiredDuringSchedulingIgnoredDuringE

在众多企业都在进行数字化转型的大背景下,大数据.人工智能等行业有着十分广阔的前景,其发展也可谓如火如荼.发展过程中这其中当然离不开数据采集.数据流通和数据价值挖掘等各种环节,而各环节的打通需要一个坚实底座来作为支撑,这个支撑就是今天要聊的大数据调度系统. 1 大数据调度介绍 多年来,谈到开源的大数据调度,大家可能一想到的就是 oozie.azkaban 等,这其中有没有痛点呢? 当然有,是否稳定.高可用一直都是各个调度的巨大痛点.在大数据中,其他服务可以挂,但调度不能挂的首要要求,是否能很简单易

大体,正确的做法是首选的配置文件,然后开始详细机对应的进程/停止操作. 网上一些资料说在调整配置文件的时候,优先使用主机名而不是IP进行配置. 总的来说加入/删除DataNode和TaskTracker的方法很相似,仅仅是操作的配置项和使用的命令有微小差异. 1. DataNode 1.0 配置文件 在master/namenode下改动配置文件conf/mapred-site.xml. 关键參数dfs.hosts和dfs.hosts.exclude. 注意:不同hadoop版本号的配置文件规划

下文仅针对TASKCTL4.5有效,在执行安装程序后,会看到安装程序有4个选项,其中,1和2是需要了解的. 1, 典型安装: 这个选项是单机部署,在第一次使用TASKCTL的时候,我用的是这种安装方式,安装起来非常省心.后来了解到它会自动的把一个Server节点和字符界面客户端安装好,这样我们就能够快速体验软件,同时,也会提示用户安装TASKCTL制作的一些范例,很多在文档没有描述清楚的技术细节,这里都有说明. 2, 产品自定义安装: 这个选项在联机部署时会用到,当然,也可以用作单机部署.它需要

spring boot / cloud (十五) 分布式调度中心进阶 在<spring boot / cloud (十) 使用quartz搭建调度中心>这篇文章中介绍了如何在spring boot项目中集成quartz. 今天这篇文章则会进一步跟大家讨论一下设计和搭建分布式调度中心所需要关注的事情. 下面先看一下,总体的逻辑架构图: 分布式调度-逻辑架构示意 架构设计 总体思路是,将调度和执行两个概念分离开来,形成调度中心和执行节点两个模块: 调度中心 是一个公共的平台,负责所有任务的调度,以

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:腾讯云容器服务团队 源码为 k8s v1.6.1 版本,github 上对应的 commit id 为 b0b7a323cc5a4a2019b2e9520c21c7830b7f708e 本文将对 Scheduler 的调度算法原理和执行过程进行分析,重点介绍 Scheduler 算法中预选和优选的相关内容. Kubernetes Scheduler的基本功能 Kubernetes Scheduler 的作用是根据特定的调度算法将

简述 云环境或者计算仓库级别(将整个数据中心当做单个计算池)的集群管理系统通常会定义出工作负载的规范,并使用调度器将工作负载放置到集群恰当的位置.好的调度器可以让集群的工作处理更高效,同时提高资源利用率,节省能源开销. 通用调度器,如Kubernetes原生调度器Scheduler实现了根据特定的调度算法和策略将pod调度到指定的计算节点(Node)上.但实际上设计大规模共享集群的调度器并不是一件容易的事情.调度器不仅要了解集群资源的使用和分布情况,还要兼顾任务分配速度和执行效率.过度设计的调度

1 虚拟运行时间(今日内容提醒) 1.1 虚拟运行时间的引入 CFS为了实现公平,必须惩罚当前正在运行的进程,以使那些正在等待的进程下次被调度. 具体实现时,CFS通过每个进程的虚拟运行时间(vruntime)来衡量哪个进程最值得被调度. CFS中的就绪队列是一棵以vruntime为键值的红黑树,虚拟时间越小的进程越靠近整个红黑树的最左端.因此,调度器每次选择位于红黑树最左端的那个进程,该进程的vruntime最小 虚拟运行时间是通过进程的实际运行时间和进程的权重(weight)计算出来的. 在

目录 Pod Affinity Pod亲和性调度 pod互斥性调度 Pod Affinity 通过<K8S调度之节点亲和性>,我们知道怎么在调度的时候让pod灵活的选择node,但有些时候我们希望调度能够考虑pod之间的关系,而不只是pod与node的关系.于是在kubernetes 1.4的时候引入了pod affinity. 为什么有这样的需求呢?举个例子,我们系统服务 A 和服务 B 尽量部署在同个主机.机房.城市,因为它们网络沟通比较多:再比如,我们系统数据服务 C 和数据服务 D 尽

在前四篇博文中,我们分析了Job提交运行总流程的第一阶段Stage划分与提交,它又被细化为三个分阶段: 1.Job的调度模型与运行反馈: 2.Stage划分: 3.Stage提交:对应TaskSet的生成. Stage划分与提交阶段主要是由DAGScheduler完成的,而DAGScheduler负责Job的逻辑调度,主要职责也即DAG图的分解,按照RDD间是否为shuffle dependency,将整个Job划分为一个个stage,并将每个stage转化为tasks的集合--TaskSet.

scheduler调度过程:    Predicate(预选)-->Priority(优选)-->Select(选定)调度方式:    1.节点亲和性调度(NodeAffinity)使用nodeSelector完成这类调度.    2.Pod亲和性和反亲和性调度(PodAffinity.PodUnAffinity).    3.污点.污点容忍调度.节点上(Taints污点).Pod上(Tolerations容忍度).参考:预选策略:https://github.com/kubernetes/k

系列目录 节点亲和性(affinity),是节点的一种属性,让符合条件的pod亲附于它(倾向于或者硬性要求).污点是一种相反的行为,它会使pod抗拒此节点(即pod调度的时候不被调度到此节点) 污点和容易结合在一起以确保pod不会被调度到不适合的节点上.当一个或者多个污点添加到某个节点上,则意味着此节点不会接受任何不容忍这些污点的pod.Tolerations作用于pod上,允许(但不是必须)pod被调度到有符合的污点(taint)的节点上 概念 可以使用kubectl taint为一个节点(n