Apache YuniKorn调度器接口指南
2024-08-07 23:15:00作者:凤尚柏Louis
1. 项目介绍
Apache YuniKorn是一个轻量级的通用资源调度器,专为容器编排系统设计。它旨在大规模多租户和云原生环境中实现多种工作负载的精细资源共享。支持Kubernetes(K8s)作为其部署场景之一,YuniKorn通过提供统一的跨平台调度体验,尤其适合混合工作负载,包括无状态批处理作业和有状态服务。本项目yunikorn-scheduler-interface专注于定义YuniKorn内部组件间通信的规范,确保不同组件间的高效协作。
2. 项目快速启动
要快速启动并探索Apache YuniKorn调度器接口,你需要一个本地的Git客户端和Go编程环境。以下是基本步骤:
安装必要的工具
确保你的开发环境已安装Git和Go(推荐Go 1.16或更高版本)。
克隆仓库
打开终端或命令提示符,运行以下命令以克隆源码到本地:
git clone https://github.com/apache/yunikorn-scheduler-interface.git
cd yunikorn-scheduler-interface
查看文档与设置
由于此仓库主要是关于接口规范,实际操作更多涉及阅读文档和理解规格。查阅根目录下的README.md文件获取入门指导,了解如何集成和配置YuniKorn到你的调度环境中。
# 注意:实际开发中应参照项目中的具体说明进行配置或调用相关API
3. 应用案例与最佳实践
在实际应用中,YuniKorn被用于优化Kubernetes集群的资源利用率,特别是在管理混合工作负载时。最佳实践包括:
- 细粒度资源分配:利用YuniKorn精确控制CPU和内存等资源分配,提高资源效率。
- 预占与抢占策略:实施智能的预占逻辑,合理规划资源预留,以及必要时的资源抢占,保证关键作业的运行。
- 动态调整:结合监控数据,自动调整资源配额,以适应不断变化的工作负载需求。
具体实例分析和配置示例通常需要参考YuniKorn的官方文档,特别是调度策略配置部分。
4. 典型生态项目
Apache YuniKorn不仅本身是一个强大的资源调度解决方案,还与多个生态系统项目紧密集成,尤其是在Kubernetes社区内。典型的关联项目和应用场景包括:
- Kubernetes自定义调度器:YuniKorn可以直接作为Kubernetes的自定义调度器,增强原有的调度能力。
- 多租户管理:在企业级Kubernetes集群中,YuniKorn提供了高级的多租户资源管理和隔离机制。
- 与大数据框架集成:虽然侧重于Kubernetes,但YuniKorn的设计也考虑到了与Apache YARN等传统大数据调度系统的兼容性,拓宽了其适用范围。
为了深入学习这些生态项目是如何与YuniKorn集成的,建议访问Apache YuniKorn的官方网站和官方文档,那里提供了详细的案例研究和技术文档,引导开发者和运维人员最大化利用这一资源调度框架。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0105
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
480
3.57 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
11
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
20
暂无简介
Dart
731
176
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
289
341
Ascend Extension for PyTorch
Python
291
322
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
149
885
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
850
452