资源调度

深入解析 Hadoop YARN 的工作原理，涵盖其资源调度机制，揭示其核心原理。

计算资源的调度挺重要的，尤其是当你多个任务时。Task slot 作为 TaskManager 内最小的资源单位，可以你合理划分资源。简单来说，每个 TaskManager 可以将自己的资源分给多个 slot，让多个任务共享资源。如果你把多个任务安排在同一个 JVM 进程中，任务间可以共享连接和消息，这样能减少数据传输量，还能节省资源。不过，要是你需要隔离任务，直接调节 slot 的数量就行了，挺灵活的。 ，合理的资源调度可以让你的任务运行更高效。如果你在像 Flink、Hadoop 这种分布式系统的资源管理时，掌握 Task slot 的原理和应用会大大提升效率。 如果你对这种资源调度感兴趣

在安装Oracle时，需将Oracle安装文件拷贝至Linux服务器，并解压。对于光盘安装，使用命令mount -t iso9660 /dev/dvd /mnt/dvd挂载光盘。若Linux系统字符编码为中文，可通过export LANG=en_US更改字符集至英文，避免安装界面乱码。Oracle安装必须在支持图形界面的环境下进行。

YARN是Hadoop 2.0中引入的一个子项目，它对Hadoop集群管理系统进行了重大的架构改进，解决了Hadoop 1.0中的一些关键问题，尤其是在扩展性和资源管理方面。YARN的主要功能是资源管理和作业调度/监视，它允许不同的数据处理框架共享同一个Hadoop集群资源。 YARN的核心组件包括：1. 资源管理器（ResourceManager，RM）：负责整个集群的资源调度和任务分配，是YARN的主要协调者。2. 节点管理器（NodeManager，NM）：运行在集群中的每个节点上，负责监视和管理该节点上的资源（如内存、CPU、磁盘、网络），并处理来自资源管理器的命令。3. 应用程序历史

vops-cloud-scheduler 是一个挺适合中型私有云的资源调度程序，它主要了资源分配和虚拟机调度的问题。你知道，多大学和企业都在建立自己的私有云，这些云平台往往需要为不同的用户个性化的资源分配。比如，学生、讲师和研究人员都有不同的需求。而且，在这些云中，任务是密集型应用程序，比如高性能计算（HPC）和数据挖掘，或者是需要特定主机部署的实验。这些需求要通过优先级方案和动态虚拟机迁移来，确保每个用户都能公平且高效地使用资源。vops-cloud-scheduler 了这样的动态资源分配和虚拟机抢占机制，虽然多现有的云平台没有这些功能。嗯，扩展现有云平台的能力，以支持这类策略是它的一个亮

DolphinScheduler，是一款国产开源分布式任务调度系统，凭借其灵活易用、性能卓越、生态丰富的特性，已成为众多企业的调度首选。 与海豚企业合作后，DolphinScheduler 优势得到充分发挥，助力海豚企业提升调度效率，降低运维成本，为海豚企业带来显著收益。

Oozie 4.1 版本的源码包，真挺适合想深入研究 Hadoop 调度系统的你。不只是看看功能怎么用，直接看源码更过瘾，核心设计思路都藏在里面了。压缩包oozie-branch-4.1.zip就是 Oozie 4.1 的全套源码，结构也比较清晰：Core负责调度逻辑，ServerREST API，ShareLib内置常用工具，Web UI有界面可监控，Clients还能多语言接入。和 Hadoop 2.x 配合得还不错，支持YARN，提交作业也快，监控日志也更细。像是决策节点、并行任务这种复杂控制也能搞定，灵活性挺高。如果你在用 Kerberos，这一版也能支持认证了。源码的好处嘛——你懂的

（3）生产调度问题在很多情况下，采用建立数学模型的方法难以对生产调度问题进行精确求解。在现实生产中，多采用一些经验进行调度。遗传算法是解决复杂调度问题的有效工具，在单件生产车间调度、流水线生产车间调度、生产规划、任务分配等方面遗传算法都得到了有效的应用。

已修复显示失败问题，任务状态准确显示。

在MATLAB中，采用粒子群算法（PSO）和嵌套粒子群算法（Nested PSO）对经济调度进行了优化。代码结构清晰，注释详细。