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阿里巴巴搜索混部解密
Hippo是搜索调度团队根据搜索、推荐、广告等业务特点从2013年开始打造并逐步完善的一套分布式调度系统,支持了集团内外多个事业部的搜索、推荐、广告等相关业务。2017双11期间,搜索在离线混部实现了全时段无干预无降级稳定运行,提供了搜索双11所有TF模型离线批次训练所需资源,并在2017/11/10晚上23点因为离线训练集群负载过高首次在混部上不间断运行了超过2万core的双11实时训练流程并一直在稳定运行。
E-MapReduce 4.0产品新特性
E-MapReduce是运行在阿里云平台上的一大数据处理的系统解决方案。在2019年10月,阿里巴巴将发布EMR4.0版本。本篇介绍EMR4.0的新特性,包括在EMR基础能力,技术栈,生态集成和数据迁移等方面的升级,EMR4.0为用户提供更高的计算性能和更低的产品价格,将技术的红利让给用户。
走近华佗,解析自动化故障处理系统背后的秘密
集群医生华佗是集群自动化故障监测和处理系统,是平台和运维对接的关键系统,它承担了飞天平台自动化故障处理系统的任务。如何能又快又好地发现和解决线上故障呢?本文为您解析自动化故障处理系统背后的秘密。一起来了解华佗是如何提升集群的故障发现、处理的效率和准确性,解放运维人员,提高飞天稳定性和可靠性的 。
基于Yarn API的Spark程序监控
一.简述 通过对Yarn ResourceManager中运行程序的状态(RUNNING、KILLED、FAILED、FINISHED)以及ApplicationMaster中Application的Job执行时长超过批次时间的监控,来达到对Spark on Yarn程序的失败重启、超时重启等功能 二.
任务调度服务SchedulerX系列之任务调度类型全解析
SchedulerX支持多种类型的分布式任务调度模式,用户的客户端可以单机、集群方式接入SchedulerX系统。SchedulerX就可以根据用户的任务配置,进行多种类型的分布式调度,触发用户定制的业务逻辑,进行业务处理。
【大数据技术干货】阿里云伏羲(fuxi)调度器FuxiMaster功能简介(四) NodeLabel调度
转载自xingbao各位好,这是介绍阿里云伏羲(fuxi)调度器系列文章的第四篇,今天主要介绍NoedLabel的调度策略 一、FuxiMaster简介 FuxiMaster和Yarn非常相似,定位于分布式系统中资源管理与分配的角色:一个典型的资源分配流程图如下所示: 作为调度器,目前FuxiM
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来自: 云原生
阿里搜索业务容器化中的一些经验和思考
 从个人对容器的发展来看。大会上几位问到一些隔离的问题,分享嘉宾都说这个比较复杂,要么说这块他们没有解决,确实经常出问题,要么说私下来讨论;其实我们在接入和调度容器的时候,也发现了目前的容器技术在隔离上还欠缺很多,如果要能更好的提高物理机的资源利用率,降低成本,单机隔离和单机弹性将是一大关键技术和核心竞争力。
图像处理------高斯一阶及二阶导数计算
<p style="color: rgb(51, 51, 51); font-family: Arial; font-size: 14px; line-height: 26px;"><span style="font-size: 18px;">图像的一阶与二阶导数计算在图像特征提取与边缘提取中十分重要。一阶与二阶导数的</span></p> <p style="color: rgb(51, 5
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