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部落格內容：課程筆記
第一章 分布式排程系統
一、分布式排程的主要作用：
像使用台式電腦一樣使用雲計算，將成千上萬臺硬體的運算能力匯合起來，提供可靠的雲計算服務。在台式電腦時代，cpu是其最重要的部分，而在雲計算中，分布式排程就扮演著cpu的角色。
第一章主要內容：
1)阿里雲飛天分布式系統
2)任務排程系統
3)資源排程
4)容錯機制
5)規模挑戰
6)安全與效能隔離
7)分布式排程的發展方向
第一節 分布式排程系統
分布式排程的兩大任務：
(1)任務排程：不同的業務部門在共享集群時，有大量的計算任務，任務如何切分，如何將海量的資料進行分割、在不同的節點進行運算，同時監控各個節點的運算狀態。
(2)資源排程：**雙方的供給方,平衡不同的業務部門之間的資源使用，需要支援優先順序搶占
分布式排程系統的比較：
mr主從架構：
jod tracker及負責資源排程，又負責任務排程，當客戶端使用者提交作業至資源管理器，job traceker會將作業分發至不同的節點，在每個節點上都設定了乙個名為task tracker，負責任務的排程和執行。這種主從架構存在天然的集中缺陷：
1):規模擴充套件存在瓶頸：task tracker這種節點的不斷增加，在job tracker方面就是不斷的新增記憶體條，會存在記憶體上限控制.
2):容錯性差:job tracker是單節點的程序，如果job tracker出現crash或者整個機器出現宕機,所有集群中執行的作業情況以及資源分配結果是無法恢復的.
3):不利於功能擴充套件：不同的業務部門的排程策略不同(對資源的排程和使用策略不同)，並且還要求支援熱拔插(在不停止程序的情況下改變系統的排程)。
(2)yarn(應對上面提到的三個不足，在hadoop1.0版本的基礎之上做出的改進，本質上就是乙個資源排程器)；
n和hadoop最大的不同:將任務排程和資源排程做了區分，能支撐起更大的計算規模
但是yarn目前僅僅支援記憶體維度的資源排程，像磁碟、cpu、網路的資源排程都不支援。資源互動鏈路增加，降低yarn的效能。
第二節 任務排程
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