首页 > TAG信息列表 > scheduler
k8s驱逐篇(4)-kube-scheduler抢占调度驱逐
介绍kube-scheduler抢占调度驱逐之前，先简单的介绍下kube-scheduler组件； kube-scheduler简介 kube-scheduler组件是kubernetes中的核心组件之一，主要负责pod资源对象的调度工作，具体来说，kube-scheduler组件负责根据调度算法（包括预选算法和优选算法）将未调度的pod调度到合适的最优的nodYarn公平调度器（Fair Scheduler）切换容量调度器（Capacity Scheduler）
一、调度器简介 Fair Scheduler称为公平调度器，是Apache YARN内置的调度器。公平调度器主要目标是实现YARN上运行的应用能公平的分配到资源，其中各个队列使用的资源根据设置的权重（weight）来实现资源的公平分配。Capacity Scheduler称为容量调度器，是Apache YARN内置的调度器，建议YARN使Quartz的使用
Quartz的使用 1.初始Quartz 如果你的定时任务没有分布式需求，但需要对任务有一定的动态管理，例如任务的启动、暂停、恢复、停止和触发时间修改，那么Quartz非常适合你。 Quartz是Java定时任务领域一个非常优秀的框架，由OpenSymphony（一个开源组织）开发，这个框架进行了优良地解耦设计，整个pytorch的学习率调整策略
测试一下CosineAnnealingLR策略 这种方法通过余弦函数周期性地对学习率进行调整，其参数参考博客 Pytorch 调整学习率：torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR和CosineAnnealingWarmRestarts_Kevin在成长的博客-CSDN博客 这次，对T_max进行了测试，其代表余弦函数的半个周期，即经过T_.Net Core使用Coravel实现任务调度
原文 https://www.cnblogs.com/netry/p/coravel-for-task-scheduling.html 前段时间需要在一个新项目里添加两个后台任务，去定时请求两个供应商的API来同步数据；由于项目本身只是一个很小的服务，不太希望引入太重的框架，同时也没持久化要求；于是我开始寻找在Quartz.Net、Hangfire之外，是Coravel定时任务的基本使用
本文实例环境及版本 .NetCore3.1 Coravel是一款框架轻，使用简单，支持秒级定时任务。 官网地址：https://docs.coravel.net/ 一、基本使用 1、Nuget安装Coravel 2、在Startup->ConfigureServices中添加 services.AddScheduler(); 3、在Startup->Configure中添加 var provider =Dragonfly 基于 P2P 的文件和镜像分发系统
作者： 孙景文、吴迪 背景 网络下载 提起网络下载领域，你应该首先会想到基于 TCP/IP 协议簇的 C/S 模式。这种模式希望每一个客户机都与服务器建立 TCP 连接，服务器轮询监听 TCP 连接并依次响应，如下图： 上世纪末期，基于 C/S 模式的思想，人们发展了 HTTP ， FTP 等应用层协议。然而 C/S 模HA配置之yarn-site.xml
<?xml version="1.0"?> <!-- Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of the License at http://www.apache.otidb 驱逐节点leader
1.检查schedul-limit参数 show config where type='pd' and name like '%schedule-limit';schedule.hot-region-schedule-limit 4schedule.leader-schedule-limit 4schedule.merge-schedule-limit 8schedule.region-schedule-limit 2048schedule.replica-schedjango中配置apscheduler，并解决运行两次的问题
创建了一个独立的app，准备把定时器执行的内容放在这里 python manage.py startapp cron_jobs 在应用目录下创建目录 autotask 1.创建task.py文件，写入要执行的内容 # -*- coding:utf-8 -*-"""" Description: 需要执行的计划任务函数放这里"" File : tasks.py.py" Autho: ddzfeng"【Python】任务调度模块APScheduler（内含定点报时案例）一一CSDN21天学习挑战赛
目录 APScheduler介绍四个基本对象：任务存储器执行器调度器定时任务调度配置BackgroundScheduler & BlockingScheduler 的区别BackgroundSchedulerBlockingScheduler APScheduler具体使用date触发器intervalc触发器cron触发器任务操作 总结 本系列文章为参与【PythonOracle调度器Scheduler
以下例子在scott用户下进行： 一、查看 先查看一下 当前用户的scheduler 的所有数据字典，看看要关注什么 SET LINE 200 PAGESIZE 2000COL TABLE_NAME FOR A60COL COMMENTS FOR A120SELECT TABLE_NAME,COMMENTS FROM DICTIONARY WHERE TABLE_NAME LIKE '%USER_SCHEDULER%' ORD如何实现schedule水平扩展
基于kubernetes调度框架的自定义调度器实现 kube-scheduler 是 kubernetes 的核心组件之一，主要负责整个集群资源的调度功能，根据特定的调度算法和策略，将 Pod 调度到最优的工作节点上面去，从而更加合理、更加充分的利用集群的资源，这也是我们选择使用 kubernetes 一个非常重要的理由linux 4大IO调度算法
四种调度器： 1、Noop IO scheduler (FIFO算法，电梯梯度算法) 会将请求与上个请求看能否合并处理， 看能否进行排序，如果是前面排序所需要的时间跟当前时间过长，则不进行排序处理 2、CFQ IO scheduler(完全公平算法) 会对每个进程的分配 一个请求队列和时间pytorch优化器动态学习率和动量设置（scheduler & momentum）
一、动量（momentum） 可以给优化器加上一个动量，可以有效缓解局部最优问题。 原理上就是让优化过程从 W = W - lr * dW 变成 V = momentum * V - lr * dW W = W + V 使用示例： from torch import optim ... model = Model() optimizer = optim.SGD(model.paramete史上最全学习率调整策略lr_scheduler
学习率是深度学习训练中至关重要的参数，很多时候一个合适的学习率才能发挥出模型的较大潜力。所以学习率调整策略同样至关重要，这篇博客介绍一下Pytorch中常见的学习率调整方法。 import torch import numpy as np from torch.optim import SGD from torch.optim import lr_scheduKubernetes——Pod优先级和抢占式调度
Pod优先级和抢占式调度 对于运行各种负载（如Service、Job）的中等规模或者大规模的集群来说，出于各种原因，我们需要尽可能提高集群的资源利用率。而提高资源利用率的常规做法是采用优先级方案，即不同类型的负载对应不同的优先级，同时允许集群中的所有负载所需的资源总量超过集群可提供spring boot 集成 spring-boot-starter-quartz 集群版配置
1、引入依赖 1 <dependency> 2 <groupId>org.springframework.boot</groupId> 3 <artifactId>spring-boot-starter-quartz</artifactId> 4 </dependency> 2、添加quartz配置文件 1 org.quartz.scheduler大数据技术之Hive 学习遇到 常见错误及解决方案
附录：常见错误及解决方案 0） 如果更换Tez引擎后，执行任务卡住，可以尝试调节容量调度器的资源调度策略 将$HADOOP_HOME/etc/hadoop/capacity-scheduler.xml文件中的 <property> <name>yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent</name> <value>0.1</value> <deskubernetes中部署kube-prometheus项目解决ControllerManager与Scheduler无法监控问题
文章转载自：https://www.kococ.cn/20210302/cid=697.html 一、问题描述 在部署 kube-prometheus 到 kubernetes 集群中总会遇到一个问题，当 pod 都正常运行的时候，却发现 kube-controller-manager 和 kube-scheduler 并没有正常被监控到，即使是新建了新的 SVC 与两个 Pod 进行绑定但还reactive
从CompletableFuture到Reactor编程 通过 CompletableFuture 和 Lambda 表达式，可以快速实现轻量业务异步封装与编排，与 Callback 相比可以避免方法多层嵌套问题，但面对相对复杂业务逻辑时仍存在以下局限： 难以简单优雅实现多异步任务编排； 难以处理实时流式场景； 难以支持高级异常yarn 调度器
yarn 调度器 FIFO Scheduler：先进先出(first in, first out)调度策略 Capacity Scheduler：FIFO Scheduler的多队列版本（默认，常用） Fair Scheduler：多队列，多用户共享资源。第一个任务占用所有资源，第二个任务到达之后第一个任务分出一些资源给第二个。 yarn 多资源队列配置和使用UserWarning: Detected call of `lr scheduler.step()` before `optimizer.step()`.
一、完成的错误信息 UserWarning: Detected call of lr scheduler.step() before optimizer.step(). In PyTorch 1.1.0 and later, you should call them in the opposite order: optimizer.step() before lr scheduler.step(). Failure to do this will result in PyTorch skippi使用git rebase --onto一例
修改某次提交的内容 比如有下面一段提交历史： 0621df5ad (qos_sched) sched: Fix sleeping in atomic context at cpu_qos_write() f169a3e0b sched: Introduce handle priority reversion mechanism b08fcb6bb sched: unthrottle qos cfs rq when free a task group 830d63d9d sch五、OpenStack的Cinder组件详解
一：简介 一、作用 块存储服务，为运行实例提供稳定的数据块存储服务。 块存储服务，提供对 volume 从创建到删除整个生命周期的管理。 二、Block Storage 1.操作系统获得存储空间的方式一般有两种： 通过某种协议（SAS,SCSI,SAN,iSCSI 等）挂接裸硬盘，然后分区、格式化、创建文件系统；