hbase单机模式k8s
社区干货
Flink on K8s 企业生产化实践|社区征文
Hbase 、关系型数据库等大数据 ODS ( Operational Data store ) 层进行快速的数据 ETL ,将数据抽取到特征平台进行管理,并统一了数据出口,供数据科学家、数据工程师、机器学习工程师做算法模型的数据测试、训练、推... 丰富的k8s生态,以及大数据计算上云原生的趋势# 介绍## 2.1 K8s 简介Kubernetes 为您提供了一个可弹性运行分布式系统的框架。Kubernetes 会满足您的扩展要求、故障转移、部署模式等,Kubernetes 项目的本质,是...
KubeWharf:为什么说 k8s 是新时代的 Linux|社区征文
我们经常说 Kubernetes 已经取代了 Linux 成为下一代的操作系统了。此话怎讲,看下面这张图片,传统Linux不管是用户态还是内核态,在 k8s 里面都有与其对应的服务。Katal...
Katalyst Memory Advisor:用户态的 K8s 内存管理方案
**K8s 原生的内存管理机制** **Memory Limit**Kubelet 依据 Pod 中各个 Container 声明的 Memory Limit 设置 Cgroup 接口 memory.limit\_in\_bytes ,约束了 Pod 和 Container 的内存用量上限。当 Pod 或 Container 的内存用量达到该限制时,将触发直接内存回收甚至 OOM。 **驱逐**当节点的内存不足时,K8s 将选择部分 Pod 进行驱逐,并为节点打上 Taint node.kubernetes.io/memory-pressure,避免将 Pod 再...
Katalyst Memory Advisor:用户态的 K8s 内存管理方案
K8s 将选择部分 Pod 进行驱逐,并为节点打上 Taint `node.kubernetes.io/memory-pressure`,避免将 Pod 再调度到该节点。内存驱逐的触发条件条件为整机的 Working Set 达到阈值,即:```memory.available := node.status.capacity[memory] - node.stats.memory.workingSet```其中 `memory.available` 为用户配置的阈值。1. 在对待驱逐的 Pod 进行排序时,首先判断 Pod 的内存使用量是否超过其 Request,如果超过则优先被驱逐...
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字节跳动大规模K8s集群管理实践
5月31日,CSDN云原生系列在线峰会第6期“K8s大规模应用和深度实践峰会”正式举办,火山引擎资深云原生架构师李玉光在活动中为广大观众解析了《字节跳动大规模K8s集群管理实践》。本文基于演讲内容整理。 字节跳动云原... 获取单机层面的各种容器的资源使用情况;通过机器学习算法,推导出该集群上可以出让给离线侧去使用的资源;将这些信息传给 node manager ,动态上报到中心的 RM 进行资源的统一展示。Hybrid controller 主要是负责集群...
Katalyst Memory Advisor:用户态的 K8s 内存管理方案
**K8s 原生的内存管理机制****Memory Limit**Kubelet 依据 Pod 中各个 Container 声明的 Memory Limit 设置 Cgroup 接口 `memory.limit\_in\_bytes`,约束了 Pod 和 Container 的内存用量上限。当 Pod 或 Container 的内存用量达到该限制时,将触发直接内存回收甚至 OOM。**驱逐**当节点的内存不足时,K8s 将选择部分 Pod 进行驱逐,并为节点打上 `Taint node.kubernetes.io/memory-pressure`,避免将 Pod 再调度到...
字节跳动高性能 Kubernetes 元信息存储方案探索与实践
字节跳动云原生工程师薛英才分享了 基于分布式 KV 存储引擎的高性能 K8s 元数据存储项目 KubeBrain。KubeBrain 是字节跳动针对 Kubernetes 元信息存储的使用需求,基于分布式 KV 存储引擎设计并实现的、可以... 此外还实现了用于测试的适配单机存储 Badger 的版本。需要注意的是,并非所有 KV 存储都能作为 KubeBrain 的存储引擎。当前 KubeBrain 对于存储引擎有着以下特性要求:* 支持快照读* 支持双向遍历* 支持读写...
字节跳动大规模 K8s 集群管理实践
字节跳动大规模 K8s 混合部署实践 字节跳动私有云平台 TCE 的底层使用 K8s 作为编排调度的系统,字节内部几乎所有无状态服务都以容器的形式部署在 TCE 上,无状态服务主要包括各种微服务和算法... 获取单机层面的各种容器的资源使用情况;通过机器学习算法,推导出该集群上可以出让给离线侧去使用的资源;将这些信息传给 node manager ,动态上报到中心的 RM 进行资源的统一展示。Hybrid controller 主要是负责集群...
【拥有新时代的通信协议,引领云原生迈向更高的舞台】解密Dubbo3从微服务升华到云原生 | 社区征文
目前Spring cloud和K8s 都是基于实例,也就是应用级别进行的注册发现,Dubbo要成为连接异构系统最好用的RPC框架就需要支持实例粒度;> **应用级别治理机制,打通了与其他微服务体系之间在地址发现层面的鸿沟,也成为适... 并且支持原生的grpc协议模式 - 此外还可以支持平滑的支持迁移到protobuf协议机制2. 需要较为完整的服务治理的功能机制 - 采用了较为符合云原生服务架构机制,应用层级的服务治理体系。 - 协议应该提供更完善...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践
集群和单机的资源利用率都得到了显著的提升。更高的资源利用率提升意味着需要更完整的隔离手段。因此我们开始逐步推进 Spark 的容器化部署。* 第三个阶段是彻底的云原生化部署。在离线负载不再使用不同的架构进行... Spark 作业部署是 Standalone 的静态部署还是 K8s Native 动态部署,是否使用 Operator?在 K8s 上如何实现 Spark 作业的租户级别资源管控,在作业提交时进行管控还是在 Pod 创建时进行管控?如何支持 Spark 的调度需求...
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
如果企业考虑在 K8S 上构建自己的计算引擎,Hive 面临的局限会更加明显。- 性能:整体架构是否拥有更好的性能。- 安全:是否支持不同级别,不同力度的用户访问和数据安全鉴权体系。对于企业数仓架构来说,最重要... MapReduce 和 HBase,形成了早期 Hadoop 的三大利器。然而这三大利器更聚焦在异构数据的信息提取处理上,没有提供对结构化数据很友好的类似 SQL 语法的分析入口,同时在编程态的支撑也不够友好,只有 Map 和 Reduce ...
基于共享存储的 leader 选举:在存算分离架构云数仓 ByConity 中的实践
我们可以利用这块高可用存储来模拟单机系统里的共享内存,将不同的计算节点看成是单机系统里的进(线)程,模仿单机系统的方案来实现他们之间的发现、同步。本文即介绍以上思想是如何在开源云原生数仓 ByConity 中设计和实践的。 ByConity 的基本架构 [《谈谈 ByConity 存储计算分离架构和优势》](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkwMTQzMjc2OQ==&mid=2247483778&idx=1&sn=06e9a9fe4180fa8c...
火山引擎云原生大数据在金融行业的实践
通常存在独立的 K8s 集群和 Hadoop 集群。独立的 K8s 集群运行着在线服务,独立的 Hadoop 集群运行着大数据作业,这两个集群不仅不能彼此共享资源,而且资源利用率都非常低。离线计算和在线业务的资源需求具有周期... **管理模式**,管理大数据作业的 Application Master,再由 AM 管理计算 Worker。这种管理模式能够有效管理和表达大数据作业状态,定制作业管理策略,确保计算引擎对计算作业运行有充分的掌握能力,有能力按需调整...
