K8s 调度器：你的应用，我来安排！(高级定制与优化，复杂业务需求攻略) 大家好！我是你们的老朋友，代码界的段子手，今天咱们聊点硬核的——K8s 调度器！ 🚀 别害怕，虽然名字听起来像个高冷的霸道总裁，但其实它就是个勤勤恳恳的“老妈子”，负责帮你把应用安排得妥妥当当，舒舒服服地住进 K8s 这个大House里。 但是！ “老妈子”也有自己的脾气，默认的调度方式可能满足不了你花样百出的业务需求。 这时候，就需要我们这些 “程序猿老爸” 们出手，定制和优化它，让它更好地为你服务！ 💪 一、 默认调度器：入门必修课，摸清底细是关键！ 在深入高级定制之前，先得摸清默认调度器的底细。 就像追女神，你得先知道人家喜欢吃啥，讨厌啥，才能对症下药嘛！ 😜 K8s 默认调度器（kube-scheduler）的核心职责就是“将 Pod 绑定到最合适的 Node 上”。 它的工作流程可以简单概括为： 过滤（Filtering）： 筛选出满足 Pod 资源需求、端口需求、亲和性/反亲和性等条件的 Node。 想象一下，这就像一个严格的相亲节目，不符合条件的直接pass！ 🙅♂️ 打分（Scoring）： 对 …
Kubernetes 调度器扩展与自定义调度策略实践
好嘞！各位观众老爷，各位技术大咖，各位正在敲代码敲到头秃的程序猿/媛们，欢迎来到今天的“Kubernetes 调度器扩展与自定义调度策略实践”大型脱口秀现场！我是你们的老朋友，一个被 Bug 亲吻过的码农，今天就跟大家聊聊 Kubernetes 调度器这个神秘又有趣的话题。 别害怕，今天咱不搞枯燥乏味的理论，也不堆砌晦涩难懂的概念。咱用最接地气的方式，聊聊如何驯服 Kubernetes 调度器这匹野马，让它乖乖地听你的话，把你的应用放到最合适的地方。准备好了吗？咱们开始！ 一、调度器：Kubernetes 的“红娘”？ 首先，咱们得搞清楚 Kubernetes 调度器到底是干啥的。简单来说，它就像一个经验丰富的“红娘”，负责给你的 Pod（可以理解为 Kubernetes 里的“单身男女”）找到合适的 Node（可以理解为 Kubernetes 里的“房子”）。 它会综合考虑 Node 的资源情况（CPU、内存、硬盘等等），Pod 的资源需求，以及各种各样的约束条件（比如亲和性、反亲和性、污点等等），最终决定把 Pod 放到哪个 Node 上。 如果没有调度器，你的 Pod 就像无头苍 …
大数据场景下 MapReduce 任务的资源调度优化
大数据时代的“粮仓管理员”：MapReduce 任务的资源调度优化秘籍 🚀 各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，一个在代码堆里摸爬滚打多年的“搬砖工”。今天，咱们不聊诗和远方，就来聊聊大数据时代的“粮仓管理员”——MapReduce 任务的资源调度优化。 想象一下，咱们的 Hadoop 集群就像一个巨大的粮仓，里面堆满了各种各样的数据“粮食”。而 MapReduce 任务，就像一群勤劳的“小蚂蚁”，它们负责把这些“粮食”搬运、加工，最终变成我们需要的“美味佳肴”。但是，如果“小蚂蚁”太多，或者“粮仓”的资源分配不合理，就会出现拥堵、浪费，甚至“饿死”一些“小蚂蚁”。 所以，如何合理地调度资源，让每一只“小蚂蚁”都能高效地工作，就成了我们今天的主题。让我们一起揭开 MapReduce 资源调度优化的神秘面纱，让你的 Hadoop 集群跑得更快、更稳、更持久！💪 第一章：资源调度的“前世今生” 📜 在深入探讨优化方案之前，咱们先来简单回顾一下 MapReduce 资源调度的“前世今生”。这就像了解一个人的背景，才能更好地理解他的行为。 MapReduce 的资源调度，主要由 YARN …
大数据平台上的资源调度优化与负载均衡
大数据平台：资源调度与负载均衡，一场“雨露均沾”的艺术！ 各位看官，大家好！我是你们的老朋友，一位在大数据江湖里摸爬滚打多年的码农。今天咱们不聊那些高深的理论，就来唠唠大数据平台里那些跟“吃饭穿衣”一样重要的事儿——资源调度和负载均衡！ 想象一下，你家开了一家巨型餐厅，客人络绎不绝，厨房里堆满了食材，服务员跑断了腿。这时候，如何才能让每一位客人都能尽快吃到美味佳肴，而不是饿着肚子干瞪眼呢？ 这就是资源调度和负载均衡要解决的问题！ 在大数据平台里，资源就好比食材、厨师、餐桌，而负载均衡就像是协调员，确保每个环节都能高效运转，最终让数据分析任务顺利完成。 一、 大数据平台，一个“贪吃蛇”的乐园？ 大数据平台，顾名思义，处理的就是海量的数据。这些数据就像一条条“贪吃蛇”，源源不断地涌入，等待着被“消化”和“利用”。 然而，这条“贪吃蛇”可不是那么好伺候的，它对资源的需求是永无止境的。 CPU： 负责“思考”，处理各种复杂的计算任务。 内存： 负责“记忆”，存储中间结果和数据。 磁盘： 负责“存储”，存放原始数据和计算结果。 网络： 负责“沟通”，在各个节点之间传输数据。 如果资源不足，这条“ …
Kubernetes 在大数据批处理与流处理中的调度优化
好嘞！各位观众，各位听众，欢迎来到今天的“云端漫游指南”节目。今天我们要聊点硬核的，但保证不枯燥，那就是——Kubernetes在大数据批处理与流处理中的调度优化！ 🚀 你是不是经常听到“Kubernetes”这个词，感觉它像个万能遥控器，但又搞不清它到底能遥控啥？🤔 别慌，今天我们就来揭开它的神秘面纱，看看它如何在大数据这片汪洋大海中，帮你掌舵，让你的数据处理流程像丝绸一样顺滑！ 第一幕：Kubernetes，你的云原生管家 首先，让我们用最通俗的语言来介绍一下Kubernetes（简称K8s）。你可以把它想象成一个超级管家，专门负责管理你的容器化应用。 容器化应用： 就像一个个打包好的“盒子”，里面装着你的应用程序和运行所需的所有东西，比如代码、依赖库等等。 Kubernetes： 这个管家负责安排这些“盒子”在哪台服务器上运行，监控它们是否健康，并在“盒子”出现问题时自动重启或替换它们。 简单来说，K8s就是一个自动化部署、扩展和管理容器化应用的平台。它能让你从繁琐的基础设施管理中解放出来，专注于你的核心业务逻辑。 为什么要用K8s来处理大数据？ 弹性伸缩： 大数据处理任务的资源 …
Kubernetes 中的自定义调度器开发
好嘞！各位观众老爷们，今天咱们不聊那些玄乎的分布式理论，咱们来点实在的——手把手教你打造一个 Kubernetes 的私人定制版调度器！保证让你从懵懂小白，变成调度界的一朵奇葩！ 🌸 开场白：Kubernetes 的“红娘”烦恼 话说 Kubernetes 这位老大哥，手底下管着成千上万的 Pod，就像一个拥有无数儿女的大家长。这些 Pod 们都想找到一个舒适的家（节点），但资源有限啊！这时候，就需要一个“红娘”来牵线搭桥，这个“红娘”就是 Kubernetes 的调度器 (Scheduler)。 默认的调度器就像一个经验丰富的媒婆，会根据节点的资源、Pod 的需求、亲和性、反亲和性等等条件，尽力给每个 Pod 安排一个好归宿。但问题来了，这位媒婆太“大众化”了，考虑的都是普适性的需求。 如果你想让你的 Pod 们享受更特殊的待遇，比如： 让某个 Pod 永远跑在 CPU 最强的节点上，享受 VIP 待遇！👑 让某些 Pod 只能跑在特定地区的节点上，实现“地域保护”！ 🌍 让某些 Pod 只能跑在安装了特定 GPU 驱动的节点上，发挥硬件优势！ 🚀 这个时候，你就需要一个私人定制版的 …
K8s 中的优先级与抢占调度机制
各位亲爱的Kubernetes爱好者们，大家好！我是你们的老朋友，人称“K8s百晓生”的程序猿老王。今天咱们要聊点高级货，聊聊K8s调度器里的“宫斗剧”——优先级与抢占调度。 想象一下，你是一位皇帝，手下有一群妃子（Pod），每个妃子都想得到你的宠幸（资源）。有的妃子出身高贵（优先级高），有的妃子默默无闻（优先级低）。如果皇帝的寝宫（节点）满了，谁能入住，谁要让位？这就是我们今天的主题：优先级与抢占调度。 一、为什么需要优先级与抢占？ 在K8s的世界里，资源是有限的。节点上的CPU、内存、网络带宽等，就像皇宫里的床位，僧多粥少啊！没有优先级，所有Pod一视同仁，那就会出现以下问题： 重要应用得不到保障: 想象一下，核心数据库和临时测试任务争夺资源，结果测试任务占满了CPU，数据库崩溃了，这还得了？ 资源利用率低下: 如果所有Pod都平等竞争，可能会出现某些节点负载过高，而另一些节点却闲置的情况。 难以应对紧急情况: 比如，突发流量导致某个服务需要紧急扩容，如果没有优先级，新Pod可能无法及时启动，导致服务雪崩。 所以，我们需要一种机制，能够区分Pod的重要性，让重要的Pod优先获得资源 …
K8s 中的亲和性与反亲和性调度策略
各位听众，各位看官，大家好！我是你们的老朋友——一位在 Kubernetes (K8s) 的世界里摸爬滚打多年的“老码农”。今天，咱们不谈高深的架构，不聊复杂的源码，就来聊聊 K8s 里一个听起来高大上，但实际上非常实用，而且能让你的应用跑得更稳、更舒服的玩意儿：亲和性与反亲和性调度策略。 这名字听起来是不是有点像相亲节目？没错，K8s 的调度器就像一个媒婆，负责把你的应用（Pod）介绍给合适的“家庭”（Node）。而亲和性和反亲和性，就是媒婆在牵线搭桥时需要考虑的重要因素。 为什么要考虑亲和性和反亲和性？ 想象一下，如果你有两个好兄弟，一个爱吃辣，一个爱吃甜。你请他们吃饭，总不能把他们安排在一家只有辣菜的餐馆吧？或者，如果你有两个死对头，让他们坐在一起，恐怕还没等菜上来，就要打起来了。 K8s 也是一样。有些 Pod 之间天生就应该“亲近”，比如，数据库的 Master 和 Slave，最好部署在不同的 Node 上，这样可以避免单点故障。而有些 Pod 之间则应该“疏远”，比如，同一个应用的多个实例，最好部署在不同的 Node 上，以提高应用的可用性。 所以，亲和性和反亲和性，就是 …
K8s 调度器扩展与自定义调度策略
各位Kubernetes世界的探险家们，早上好！我是你们今天的向导，一位在云端和代码海洋中漂流多年的老水手。今天，我们将扬帆起航，共同探索 Kubernetes 调度器扩展与自定义调度策略这片神秘而充满力量的领域。 请允许我先抛出一个灵魂拷问：你是否曾经面对过这样的场景？你的 Kubernetes 集群规模越来越大，默认的调度器就像一位兢兢业业的老管家，勤勤恳恳，但总感觉少了点个性，无法完美满足你那“刁钻”的需求，比如： 某个应用对GPU资源情有独钟，必须和特定的GPU节点“喜结良缘”； 某些应用需要极低的延迟，恨不得住在数据中心隔壁； 为了省钱，你想把任务“偷偷摸摸”地塞进那些空闲率较高的节点里。 如果你有以上种种需求，那么恭喜你，你已经走在了自定义 Kubernetes 调度策略的道路上！ 第一章： 默认调度器的爱与愁 💖💔 Kubernetes 的默认调度器，就像一位经验丰富的媒人，它会根据 Pod 的资源需求和节点的可用资源，为 Pod 找到最合适的“归宿”。它考虑的因素包括： 资源需求 (Resource Requirements): CPU、内存、GPU 等资源是硬性指标， …
PaaS 平台的资源调度与负载均衡机制
好的，各位观众老爷们，晚上好！我是你们的老朋友，江湖人称“代码界段子手”的李狗蛋。今天咱们不聊风花雪月，不谈人生理想，就来聊聊 PaaS 平台里那些“默默奉献”的英雄好汉——资源调度和负载均衡。 各位想想，咱们平时上网冲浪，刷抖音，看电影，感觉顺畅无比，背后可不是凭空变出来的。而是无数服务器在辛勤工作，它们就像一群任劳任怨的“搬砖工”，源源不断地提供计算、存储等资源。那问题来了，这么多“搬砖工”，谁来指挥他们干活？怎么分配任务才能让他们效率最高？这就是我们今天要聊的重点：资源调度和负载均衡！ 一、PaaS 平台：你的云端豪华公寓 在深入细节之前，咱们先得搞清楚 PaaS 平台是个啥玩意儿。你可以把它想象成一个云端豪华公寓，里面啥都有：服务器、数据库、中间件、运行环境… 程序员们只需要拎包入住，专心写代码就行了，其他的一切，PaaS 平台都帮你搞定！ PaaS 平台的核心价值在于简化了应用程序的开发、部署和运维流程。它像一个超级管家，帮你打理一切琐事，让你专注于创造价值。而资源调度和负载均衡，就是这个“超级管家”最关键的两项技能。 二、资源调度：让“搬砖工”各尽其才 资源调度，顾名思义， …