自适应在线调度storm

2024-09-07

Storm 1.0 新特性

Storm 1.0.0版本增加了很多新的特性,可用性以及性能也得到了很大的改善,该版本是Storm发展历程上一个里程碑式的版本,主要特点如下. 性能提升 Storm 1.0.0版本最大的亮点就是性能提升,和之前的版本先比,Storm 1.0的速度能够提升至16倍,延迟能够降低至60%.Storm的拓扑性能和应用案例以及依赖的外部服务相关,但是对于大部分应用,相对于之前的版本,性能能够实现3倍的提升. Pacemaker-心跳服务器 Pacemaker在Storm中是一个可选的后台进程,用来处理W

完爆 Best Fit，看阿里如何优化 Sigma 在线调度策略节约亿级成本

摘要:2018 年“双 11”的交易额又达到了一个历史新高度 2135 亿.相比十年前,我们的交易额增长了 360 多倍,而交易峰值增长了 1200 多倍.相对应的,系统数呈现爆发式增长.系统在支撑“双 11”过程中的复杂度和难度呈现指数级形式上升趋势. 作为阿里巴巴全集团范围的容器调度系统,Sigma 在“双11”期间成功支撑了全集团所有容器(交易线中间件.数据库.广告等 20 多个业务)的调配,是阿⾥巴巴运维系统重要的底层基础设施.Sigma 已经是阿里全网所有机房在线服务管控的核心角色,管

数据库设计很棒的参考CDM-PDM-LDM-PowerDesigner

此页面显示了涵盖主题领域的 50 个类别中的行业特定数据模型列表,用于创建企业数据模型. 以下是我们所有 1,700 多种数据模型的字母顺序列表 1. 广告 1. 顾客 1. 派对 1. 广告中介 1. 客户和费用 1. 各方,角色和客户 2. 广告广告牌 2. 客户和地点 2. 派对 - 保险 3. 在线广告 3. 客户,服务和费用 3. 党主索引 4. 广告系统 4. CRM 2. 支付 5. 未来的建筑呼叫中心 1. 客户和付款(电子政府

Erlang模块erl翻译

命令: erl 概述: Erlang模拟器描述: erl程序启动一个Erlang运行时系统.准确的信息是依赖于系统的(举例,erl是否是脚本或程序,其它程序调用). 相反,windows用户可能想要使用werl程序,它运行在自己带有滚动条和支持命令行编辑的窗口.Windows上的erl程序在shell没有提供行编辑,在Windows 95无法滚回已经滚出屏幕的文本.然而,在管道或如果你想要重定向到标准输入/输出,就必须使用erl程序. 在ERTS版本5.

Hedera: Dynamic Flow Scheduling for Data Center Networks

摘要: 当今的数据中心为成千上万台计算机的群集提供了巨大的聚合带宽, 但是即使在最高端的交换机中,端口密度也受到限制,因此数据中心拓扑通常由多根树组成,这些树在任何给定的主机对之间都具有许多等价路径. 现有的IP多路径协议通常依赖于每流静态哈希,并且由于长期冲突而可能导致大量带宽损失. 在本文中我们介绍了Hedera,这是一种可伸缩的动态流调度系统,可自适应地调度多级交换结构以有效利用聚集的网络资源. 我们描述了使用商用交换机和未修改主机的实施方式,对于模拟的8,192个主机数据中心,Heder

PouchContainer 容器技术演进助力阿里云原生升级

点击下载<不一样的双11 技术:阿里巴巴经济体云原生实践> 作者 | 杨育兵(沈陵) 阿里巴巴高级技术专家我们从 2016 年开始在集团推广全面的镜像化容器化,今年是集团全面镜像化容器化后的第 4 个双11,PouchContainer 容器技术已经成为集团所有在线应用运行的运行时底座和运维载体,每年双11 都有超过百万的 PouchContainer 容器同时在线,提供电商和所有相关的在线应用平稳运行的载体,保障大促购物体验的顺滑. 我们通过 PouchContainer 容器运行时

OptaPlanner 发展方向与问题

最近一段时间,因为忙于[易排(EasyPlan)规划平台]的设计与开发工作,平台的一些功能设计,需要对OptaPlanner的各种特性作更深入的研究与应用.慢慢发现,OptaPlanner进入8.X版本之后,变化还是挺大的.对于我个人的项目.平台及咨询工作,这些变化中,大部分还是帮助很大的,但也发现一些不太合理的地方.这两天终于完成了平台的"规划评分分析功能",就挤点时间出来,记录一下OptaPlanner 8.X的这些变化吧. 以下是我应用OptaPlanner过程中归纳的一些关

[翻译] Trident-ML：基于storm的实时在线机器学习库

最近在看一些在线机器学习的东西,看到了trident-ml, 觉得比较有意思,就翻译了一下,方便有兴趣的读者学习. 本文为作者(掰棒子熊)翻译自https://github.com/pmerienne/trident-ml的关于trident-ml的一个文档.可以转载,但是请注明出处. Trident-ML 是一个实时的在线机器学习库. 它运行你通过可伸缩的在线学习算法创建实时预测特征. 这个库基于Storm, 后者是一个分布式流处理系统,运行于计算机集群之上,支持横向扩展. 这个库中所包含的算

【原】Storm调度器

Storm入门教程 1. Storm基础 Storm Storm主要特点 Storm基本概念 Storm调度器 Pluggable scheduler(可插拔调度器) Isolation scheduler(隔离调度器) Storm配置 Guaranteeing Message Processing(消息处理保障机制) Daemon Fault Tolerance(守护线程容错机制) 理解Storm拓扑的并行 Tutorial Local模式在生产环境中运行Topologies Storm调度

又一家自适应学习平台上线，大讲台主攻IT在线教育

自适应学习技术自2015年以内,越来越受到在线教育公司的关注和重视,极客学院创始人靳岩7月初在接受媒体采访时曾提到,百万用户只是极客学院的第一步,下一步的目标是自适应学习.靳岩认为,自适应学习代表未来,而且相对其他门类,在线IT培训的内容逻辑性较强,是比较容易利用数据实现自适应学习的学科. 而就在极客学院准备着要切入自适应领域时,一家IT在线教育创业公司——大讲台科技,抢先宣布将倾力打造“IT在线教育自适应学习平台”,开启了IT在线教育“自适应”的大门.据悉,大讲台公司成立于今年2月,5月获得数

基于storm的在线关联规则

基于storm的在线视频推荐算法.算法根据youtube的推荐算法算法相对简单,能够觉得是关联规则仅仅挖掘频繁二项集.以下给出与storm的结合实如今线实时算法 , 关于storm见这里.首先给出数据流图(不同颜色的线条代表不同的数据流.在storm里面bolt也是能够声明数据流的.) 关联规则挖掘数据项的时候,有事务的概念.这里的事务的定义为:给定时间窗体内用户看过的视频集. 所以.我们须要这样一个bolt,依据实时日志收集每一个用户看过的视频集----user_videos aggreg

STORM在线业务实践-集群空闲CPU飙高问题排查

源:http://daiwa.ninja/index.php/2015/07/18/storm-cpu-overload/ 2015-07-18AUTHORDAIWA STORM在线业务实践-集群空闲CPU飙高问题排查有2条评论 STORM在线业务实践-集群空闲CPU飙高问题排查最近将公司的在线业务迁移到Storm集群上,上线后遇到低峰期CPU耗费严重的情况.在解决问题的过程中深入了解了storm的内部实现原理,并且解决了一个storm0.9-0.10版本一直存在的严重bug,目前代码已经合并

JStorm与Storm源码分析（四）--均衡调度器，EvenScheduler

EvenScheduler同DefaultScheduler一样,同样实现了IScheduler接口, 由下面代码可以看出: (ns backtype.storm.scheduler.EvenScheduler (:use [backtype.storm util log config]) (:require [clojure.set :as set]) (:import [backtype.storm.scheduler IScheduler Topologies Cluster Topolo

JStorm与Storm源码分析（三）--Scheduler，调度器

Scheduler作为Storm的调度器,负责为Topology分配可用资源. Storm提供了IScheduler接口,用户可以通过实现该接口来自定义Scheduler. 其定义如下: public interface IScheduler { //接收当前Nimbus的Storm配置作为参数,进行一些初始化工作 void prepare(Map conf); /** * 真正进行任务分配的方法,在Nimbus进行任务分配的时候会调用该方法. * 参数为topologies.cluster:前

四轴自适应控制算法的一些尝试开源我的山猫飞控和梯度在线辨识自适应等算法—(转)

本文的最主要目的在于抛砖引玉,阿莫论坛真的是非常好的一个论坛,没有这个论坛,没有那么多这个论坛上的前人无私的奉献和热烈的讨论,我想我是怎么也无法入门四轴的控制的.只是论坛上已经很多年都没有看到过新东西了,大家都把自己的成果悄悄藏了起来,于是这么多年了,在商业四轴已经泛滥的今天,论坛上依然还停留在给PID调参数这种初级阶段,甚至就是这么简单的东西人们尽然会把它抱得那么紧,生怕别人学会了,只是你没有往出走一步真正的看下别人都做到哪一步了而已,我们不要做井底之蛙,大家团结起来共同进步才能带动中国四轴飞

STORM在线业务实践-集群空闲CPU飙高问题排查（转）

最近将公司的在线业务迁移到Storm集群上,上线后遇到低峰期CPU耗费严重的情况.在解决问题的过程中深入了解了storm的内部实现原理,并且解决了一个storm0.9-0.10版本一直存在的严重bug,目前代码已经合并到了storm新版本中,在这篇文章里会介绍这个问题出现的场景.分析思路.解决的方式和一些个人的收获. 背景首先简单介绍一下Storm,熟悉的同学可以直接跳过这段. Storm是Twitter开源的一个大数据处理框架,专注于流式数据的处理.Storm通过创建拓扑结构(Topolog

QQ在线客服JS代码，自适应漂浮在网页右侧

<html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=gb2312"><title>QQ在线客服</title></head><body><DIV id=divStay style="POSITION: absolute"><TABLE cellSpacin

ActiveReports报表控件 V13 正式发布，提供在线报表设计和自适应报表布局

重磅消息, ActiveReports V13 正式发布!本次更新 ActiveReports 将给您带来全新的报表设计体验:提供在线报表设计器.提供响应式布局和屏幕尺寸自适应能力.提供全新的图表…… 在列举 ActiveReports 新功能之前,请下载安装程序,以便尽快体验 >>立即试用 ActiveReports V13 以下是ActiveReports V13中主要更新特性: 在线报表设计器:用拖拽的方式,在 Web 应用程序和浏览器中在线设计报表! JSViewer:基于

Flume+Kafka+Storm+Redis 大数据在线实时分析

1.实时处理框架即从上面的架构中我们可以看出,其由下面的几部分构成: Flume集群 Kafka集群 Storm集群从构建实时处理系统的角度出发,我们需要做的是,如何让数据在各个不同的集群系统之间打通(从上面的图示中也能很好地说明这一点),即需要做各个系统之前的整合,包括Flume与Kafka的整合,Kafka与Storm的整合.当然,各个环境是否使用集群,依个人的实际需要而定,在我们的环境中,Flume.Kafka.Storm都使用集群. 2. Flume+Kafka整合 2.1 整合思路

Storm介绍及与Spark Streaming对比

Storm介绍 Storm是由Twitter开源的分布式.高容错的实时处理系统,它的出现令持续不断的流计算变得容易,弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求.Storm常用于在实时分析.在线机器学习.持续计算.分布式远程调用和ETL等领域. 在Storm的集群里面有两种节点:控制节点(Master Node)和工作节点(Worker Node).控制节点上面运行一个名为Nimbus的进程,它用于资源分配和状态监控:每个工作节点上面运行一个Supervisor的进程,它会监听分配给它所在机器的

Ubuntu14.04用apt在线/离线安装CDH5.1.2[Apache Hadoop 2.3.0]

目录 [TOC] 1.CDH介绍 1.1.什么是CDH和CM? CDH一个对Apache Hadoop的集成环境的封装,可以使用Cloudera Manager进行自动化安装. Cloudera-Managerceql(本文中简称CM)是一个工具,CM能够管理一个大的Hadoop cluster并不是一只要下载tar files什么压缩并启动services这么简单.后续有非常多设定.监控等麻烦的事要处理,CM都能够做到,有些类似Casti.Cloudera Manager整合了一列的功能让系统

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