统一的配额管控、机器运维、软件部署等,降低维护成本。因此, **资源的高效利用是金融行业特别关注的能力和需求** 。**大数据迁移云原生的难点**现在,云原生系统仍然存在很多不足,大数据集群难以直接基于云原生构建,这也是为什么大部分公司仍然还在使用 Hadoop 系统的原因。大数据场景下,迁移使用云原生系统存在以下不足:-------------------------------------------------------------------------------...
但当前以 Max 来 Check Quota 缺点是容易浪费资源。如果队列中有配额小于 Max 的值,按当前任务的特性是可以先启动任务把当前资源用起来的,而当前的 Quota Check 逻辑则导致此部分资源无法使用,任务一直在上层排队。可以通过以下几个手段解决这个问题:+ 通过 Spark.kubernetes.allocation.batch.size 参数来控制每批拉起的 Pod 数量;+ 通过 Spark.kubernetes.allocation.maxPendingPods 参数限制单个作业最大 Pening Pods ...
超过限制时间会导致任务中断。 **2. 计算密集型** :Serverless 技术通常适用于处理轻量级任务,而对于高计算密集型任务,需要更多计算资源,但行业上目前当前尚未有商用的Serverless 数据仓库能够提... 基于静态化的配额负载策略很难在Serverless的多租户模式下落地,需要逾越智能、动态的资源分配、限流、熔断等负载管理的技术难点。如,“低效SQL耗尽资源”的老大难问题的影响半径在Serverless模式下会被放大,甚至是...
但当前以 max 来 Check Quota 缺点是容易浪费资源。如果队列中有配额小于 max 值,按当前任务的特性是可以先启动任务把当前资源用起来的,而当前的 Quota Check 逻辑则导致此部分资源无法使用,任务一直在上层排队。可以通过以下几个手段解决这个问题:+ 通过 Spark.kubernetes.allocation.batch.size 参数来控制每批拉起的 Pod 数量+ 通过 Spark.kubernetes.allocation.maxPendingPods 参数限制单个作业最大 Pening Pods 数但...
特性简介 ClickHouse 的 Query 会尽可能用尽集群的 CPU、内存资源,在集群并发较高时会导致执行失败,影响用户体验。集群可以通过设置资源组(Resource Group)的方式限制查询对资源的消耗,实现多租户之间的资源隔离与合理利用。避免少数的大查询耗尽系统资源,进而影响系统稳定性。通过将集群划分为若干个资源组 (Resource Group),系统在执行相应资源组的查询任务时,会按照为该资源组划分的资源配额(目前支持内存,后续支持 CPU)分配查...
设置资源配额与限制本文描述了如何通过控制台设置资源配额与限制。默认情况下,运行中的 Pod 可以无限制地使用节点上的 CPU 和内存。这意味着任意一个 Pod 都可以无限制地使用集群中的计算资源,可能导致某个命名空间中的 Pod 将集群资源全部耗尽。您可以通过设置命名空间级别的资源配额,规定每个命名空间的资源消耗总量;通过设置 Pod 级别的资源使用上限,限制单个 Pod 使用的计算资源上限。设置资源配额和限制可以避免出现某一个...
错误码下表列举了本接口特有的错误码。如需了解更多错误码,详见视频点播公共错误码。 状态码 错误码 错误信息 说明 400 InvalidParameter.InvalidAccountId - 无效的账号 ID,请调整后重试。 400 InvalidParameter.InvalidTaskType - 刷新任务的类型必须是 URL 刷新或者目录刷新,当前输入不符合规范,请调整后重试。 400 InvalidParameter.NoActionQuota - 刷新配额已耗尽。 服务端 SDK点播 OpenAPI 提供了配套的服务端 SDK,支持多...
错误码下表列举了本接口特有的错误码。视频点播公共错误码,详见公共错误码。 状态码 错误码 错误信息 说明 400 InvalidParameter.InvalidAccountId - 无效的账号 ID,请调整后重试。 400 InvalidParameter.NoActionQuota - 预热配额已耗尽。 服务端 SDK点播 OpenAPI 提供了配套的服务端 SDK,支持多种编程语言,帮助您实现快速开发。建议使用服务端 SDK 来调用 API,此 API 各语言调用的示例代码,请参考如下: Java Pyhton PHP Go
资源配额修改的参考文档,均以 Deployment 为例。其他类型 Workload 的配置方法相同。 集群风险巡检项 检查内容 修复建议 参考文档 集群删除保护 检查集群是否开启 删除保护 功能。如未开启,集群有可能被控制台或... 该组件异常会导致集群内 DNS 解析错误,无法通过 Service 名称进行访问。 检查 CoreDNS 组件状态,排除异常原因。 组件 FAQ CoreDNS 高可用 检查 CoreDNS 组件的副本数是否 > 2,且不同副本部署在不同的节点中。如未达...
但当前以 max 来 Check Quota 缺点是容易浪费资源。如果队列中有配额小于 max 值,按当前任务的特性是可以先启动任务把当前资源用起来的,而当前的 Quota Check 逻辑则导致此部分资源无法使用,任务一直在上层排队。可以通过以下几个手段解决这个问题:+ 通过 Spark.kubernetes.allocation.batch.size 参数来控制每批拉起的 Pod 数量+ 通过 Spark.kubernetes.allocation.maxPendingPods 参数限制单个作业最大 Pening Pods 数但...
超过限制时间会导致任务中断。 **2. 计算密集型** :Serverless 技术通常适用于处理轻量级任务,而对于高计算密集型任务,需要更多计算资源,但行业上目前当前尚未有商用的Serverless 数据仓库能够提... 基于静态化的配额负载策略很难在Serverless的多租户模式下落地,需要逾越智能、动态的资源分配、限流、熔断等负载管理的技术难点。如,“低效SQL耗尽资源”的老大难问题的影响半径在Serverless模式下会被放大,甚至是...
但当前以 Max 来 Check Quota 缺点是容易浪费资源。如果队列中有配额小于 Max 的值,按当前任务的特性是可以先启动任务把当前资源用起来的,而当前的 Quota Check 逻辑则导致此部分资源无法使用,任务一直在上层排队。可以通过以下几个手段解决这个问题:+ 通过 Spark.kubernetes.allocation.batch.size 参数来控制每批拉起的 Pod 数量;+ 通过 Spark.kubernetes.allocation.maxPendingPods 参数限制单个作业最大 Pening Pods ...
统一的配额管控、机器运维、软件部署等,降低维护成本。因此, **资源的高效利用是金融行业特别关注的能力和需求** 。**大数据迁移云原生的难点**现在,云原生系统仍然存在很多不足,大数据集群难以直接基于云原生构建,这也是为什么大部分公司仍然还在使用 Hadoop 系统的原因。大数据场景下,迁移使用云原生系统存在以下不足:-------------------------------------------------------------------------------...