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分布式工作流任务调度系统Easy Scheduler正式开源

分布式工作流任务调度系统Easy Scheduler正式开源 1、背景在多位技术小伙伴的努力下，经过近2年的研发迭代、内部业务剥离及重构，也经历一批种子用户试用一段时间后，EasyScheduler终于迎来了第一个正式开源发布版本

2019-04-08

分布式可视化 DAG 任务调度系统 Taier 的整体流程分析

Taier 作为袋鼠云的开源项目之一，是一个分布式可视化的 DAG 任务调度系统。

2023-08-17

Apache DolphinScheduler 1.2.0 发布，分布式可视化工作流任务调度系统

并删除检查等20处bug 具体请参加本次发版说明特别感谢为本次发版做出突出贡献的50多位社区贡献者 Dolphin Scheduler for Big Data 设计特点：一个分布式易扩展的可视化DAG

2020-01-03

大数据分布式可视化的 DAG 任务调度系统 Taier 正式发布 1.4 版本

Taier 是一款好用又强大的大数据分布式可视化的 DAG 任务调度系统，旨在降低 ETL 开发成本、提高大数据平台稳定性。

2023-04-20

深入浅出聊Taier—大数据分布式可视化DAG任务调度系统

它承上对接各个上层应用(离线开发、实时开发、算法开发、标签引擎、数据服务、数据质量、数据资产），启下兼容多集群多版本(Hadoop、CDH、TDH、HDP、MRS)，实现任务实例的分布式调度运行。

2022-04-20

EB级计算平台调度系统伏羲 DAG 2.0: 构建更动态更灵活的分布式计算生态

背景 1.1 伏羲 DAG/AM 组件从较高的层面来看整个分布式系统的体系架构，物理集群之上运行的分布式系统，大概可以分成资源管理，作业分布式调度执行，与多个计算节点的运行这三个层次，如同下图所示。

2020-05-11

spring cloud互联网分布式微服务云平台规划分析--spring cloud定时调度平台

1.介绍鸿鹄云架构【定时调度平台】是一个完全由Java编写的开源任务调度框架，为企业在任务调度提供了简单却强大的机制。

2018-11-19

5月18日云栖精选夜读：分布式大数据系统巧实现，全局数据调度管理不再难

本文从背景、分布式文件系统、容错机制、分布式节点距离计算法则、数据分布策略、分布式计算调度、跨IDC集群规划的两种方式、ODPS跨集群数据依赖等方面深度介绍了分布式大数据系统中全局数据调度和管理。

2017-05-17

系统调度 | 进程调度原理

作者：世至其美原文地址：https://hqber.com 调度原理最大限度地利用处理器时间，只要有可以执行的进程，那么就总会有进程正在执行。

2021-01-08

调度器之单体调度器

本文讲的是调度器之单体调度器，【编者的话】本文描述了几个简单的单体调度器，基本的配置以及如何在Deis切换调度后端。调度是一种向处理资源分配工作载荷的方式。

2017-09-26

系统调度 | CFS公平调度算法

作者：世至其美原文地址：https://hqber.com Linux调度算法时间记账进程选择调度器入口睡眠和唤醒 1.

2021-01-13

YARN——标签调度

【简介】 hadoop2.7.2开始，yarn在容量调度器的基础上增加了标签调度功能，使用该功能的一个典型场景是：某个任务需要用到gpu资源，而gpu并非在每个节点上都有，通过对节点设置标签，可以使作业任务正确调度到含

2021-06-22

Spark在任务提交时，主要存在于Driver和Executor的两个节点. (1)Driver的作用: 用于将所有要处理的RDD的操作转化为DAG，并且根据RDD DAG将JBO分割为多个Stage,最后生成相应的task,分发到各个Executor执行. 流程:sc.runJob -> DAGScheduler.runJob ->submitJob ->DAGEventProcessActor ->dagScheduler.handleJobSubmitted ->submitStage ->submitMissingTasks ->taskScheduler.submitTasks -> schedulerBackend.reviveOffers ->ReviveOffers ->DriverActor ->makeOffers -> resourceOffers ->launchTasks ->CoarseGrainedExecutorBackend(Executor) 其中handleJobSubmitted和submitStage主要负责依赖性分析，生成finalStage,根据finalStage来生成job. 源码newStage用来创建一个新的Stage private def newStage( rdd:RDD[], numTasks: Int, shuffleDep: Option[ShuffleDependency[_,_,_]], jobId:Int, callSite:CallSite) :stage = { val id = nextStageId.getAndIncrement() val stage = new Stage(id,rdd,numTasks,shuffleDep,getParentStages(rdd,jobId),jobId,callSite) stageIdToStage(id) = stage updateJobIdStageIdMaps(jobId,stage) stageToInfos(stage) = StageInfo.fromStage(stage) stage } spark在创建一个Stage之前，必须知道该Stage需要从多少个Partition读入数据，据此来创建Task数。源码Stage: private[spark] class stage( val id:Int //stage的序号越大，数值越大 val rdd: RDD[_], //归属于本stage的最后一个rdd val numTasks:Int, //创建的Task的数目,等于父rdd的输出Partition数目 val shuffleDep:Option[ShuffleDependency[_,_,_]],//是否存在shuffle val parents:List[Stage],//父stage列表 val jobId:Int,//作业id val callSite:CallSite) Stage的划分的重要依据就在于是否有Shuffle操作，既宽依赖（RDD的宽依赖和窄依赖请参考前文，或者百度- -），如果有，则创建一个新的stage.Stage的划分完毕就明确了很多内容了，如下： (1)产生的stage需要从多少个Partition中读取数据 (2)产生的stage会生成多少个Partition (3)产生的stage是否属于shuffle 当确认了有多少个Partition，其实就确认了有多少个task。当作业提交及执行期间，Spark集群中存在大量的消息的交互，所以使用AKKA 进行消息的接收，消息的处理和消息的发送。下面开始在各个Executor中执行Task。然而Task又被分为ShuffleMapTask和ResultTask两种，相当于Hadoop的Map和Reduce.每个Stage根据isShuffleMap来标记确定Task类型，来区分ShuffleMapTask和ResultTask.一旦task类型和数量确定，下来就分发到各个executor，由Executor启动县城来执行。(从计划到执行) TaskschedulerImple发送ReviveOffers消息给DriverActor，DriverActor在收到ReviveOffers消息后，调用makeOffers函数进行处理。源码如下: def makeOffers(){ launchTasks(scheduler.resourceOffers( executorHost.toArray.map{case(id,host)=>new WorkerOffer(id,host,freeCores(id))})) makeOffers函数主要用来找寻空闲的Executor,随机分发，尽可能的将任务平摊到各个executor中。发现有空闲的Executor，将任务列表中的部分任务利用launchTasks发送给制定的Executor.Task执行完毕.

2015-10-22

聊聊kube-scheduler如何完成调度和调整调度权重

本文分享自华为云社区《kube-scheduler如何完成调度和调整调度权重》，作者：可以交个朋友。

2023-12-18

集群资源调度系统简介与galaxy资源调度系统简介

一般分布式系统设计的时候，都会尽量去避免单点问题的出现，但是如果是机架，机柜，甚至是机房出问题怎么办？利用集群资源调度系统能够以较低的代价解决这类问题。

2014-02-02

使用Aiflow调度PYODPS

一、环境准备 • Python 2.7.5 PyODPS支持Python2.6以上版本• Airflow apache-airflow-1.10.71.安装MaxCompute需要的包 pip install setuptools>=3.0 pip install requests>=2.4.0 pip install greenlet>=0.4.10 # 可选，安装后能加速Tunnel上传。 pip install cython>=0.19.0 # 可选，不建议Windows用户安装。 pip install pyodps 注意：如果requests包冲突，先卸载再安装对应的版本2.执行如下命令检查安装是否成功 python -c "from odps import ODPS" 二、开发步骤 1.在Airf

2020-02-12

使用Airflow调度MaxCompute

requests包冲突，先卸载再安装对应的版本2.执行如下命令检查安装是否成功 python -c "from odps import ODPS" 二、开发步骤 1.在Airflow家目录编写python调度脚本

2020-02-12

任务调度利器：Celery

Celery是Python开发的分布式任务调度模块，今天抽空看了一下，果然接口简单，开发容易，5分钟就写出了一个异步发送邮件的服务。

2019-07-31

Kubernetes之Pod调度

Kubernetes调度器根据特定的算法与策略将pod调度到工作节点上。

2018-12-13

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更多资源

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。