Aeraki Demo: 用户请求和
批处理任务隔离(Dubbo)
场景:隔离处理用户请求和
批处理任务的服务实例,为用户请求留出足够的处理能力,避免
批处理任务的压力影响到用户体验。
- 将服务端划分为两个服务实例组,分别用于处理
批处理任务和用户请求。
- 客户端发起请求时通过一个 “batchjob” header标明请求的来源,batchjob=true表示该请求来自于
批处理任务;batchjob=false表示该请求来自于用户请求。 [Image](/uploads/documents/5/f/f/d/5ffd18824376f0f0f547185ff9278516/p17_1.jpg)
## Aeraki Demo: 用户请求和
批处理任务隔离(Dubbo)
1. 在 dubbo: application 配置中为 Provider 增加 service_group 自定义属性
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| 2 年前 3
数据源:数据源包括关系型数据库、日志文件、实时消息等。
数据存储:面向海量数据存储的分布式文件存储服务,支持结构化数据和非结构数据数据存储,我们也常称之为数据湖。如 HDFS、对象存储服务等。
批处理:由于大数据场景必须处理大规模的数据集,
批处理往往需要从数据存储中读取大量数据进行长时间处理分析,并将处理后的数据写入新的数据对象供后续使用。如 Hive、MapReduce、Spark 等。
实时消息采集:用于实时数据 rowspan="2">对象存储
OSS 对象存储 | | EMR HDFS |
| 批处理 | Hadoop MapReduce | MaxCompute 批处理 (MaxCompute MapReduce/SQL/Spark) |
| Hive | EMR MaxCompute
及 Dataworks 的云原生大数据平台解决方案。
|工作负载|Hadoop 开源生态|MaxCompute 产品组件/MaxCompute 生态工具|
|---|---|---|
|批处理|Hive|MaxCompute SQL|
| MapReduce | MaxCompute MR 0 码力 |
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| 2 年前 3 OpenShift Container Platform 集群的部署
Red Hat Advanced Cluster Management(RHACM)策略。通过在大型集群网络中使用 TALM,可以使用
有限制的批处理,在集群中逐步实施相关的策略。这有助于最大程度降低更新时可能造成的服务中断。使
用 TALM,您可以控制以下操作:
更新的时间
RHACM 管理的集群数量
将策略应用到的受管集群的子集
集群的更新顺序 canaries 字段指定集群进行 Canary 更新。
maxConcurrency 字段指定批处理中要更新的集群数量。
您可以组合使用 cluster 和 clusterSelector 字段来创建组合的集群列表。
补救计划从 canaries 字段中列出的集群开始。每个 canary 集群组成一个集群批处理。
注意
注意
在更新 canary 集群的过程中任何错误都会停止更新过程。
在成功创建补救计划后,以及 remediationPlan:
- - spoke1
第
第 16 章
章 用于集群更新的拓扑
用于集群更新的拓扑 AWARE LIFECYCLE MANAGER
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5
6
定义批处理中的最大并发更新数。补救批处理数量是 canary 集群的数量,加上除 Canary 集群外的
集群数量除以 maxConcurrency 值。已兼容所有受管策略的集群不包括在补救计划中。
显示更新状态的信息。
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| 2 年前 3 自动发布和回滚:可以自动实现版本的发布和回滚。
秘钥和配置管理:对于密码等信息,专门提供了Secert对象为其解耦。
存储编排:支持多种不同类型的存储,包括本地存储、云存储、网络存储等。
批量处理执行:除服务型应用,还支持批处理作业CI(持续集成),如有需要,一样可以实现容器故障后修复。
## Kubernetes特点:
可移植: 支持公有云,私有云,混合云,多重云(multi-cloud)
可扩展: 模块化, 插件化 IP所在的物理网卡流出的。
Cluster IP:他也是一个虚拟的IP,更像一个“伪造”的IP地址。
## K8s基本概念和术语介绍(Job)
Job(任务):
Job是K8s用来控制批处理型任务的API对象。批处理业务与长期伺服业务的主要区别是批处理业务的运行有头有尾,而长期伺服业务在用户不停止的情况下永远运行。Job管理的Pod根据用户的设置把任务成功完成就自动退出了。成功完成的标志根据不同的spec.comp 2. 应用程序自定义的度量指标,比如服务每秒内的相应的请求数(TPS或QPS).
## K8s基本概念和术语介绍(DaemonSet)
## DaemonSet(后台支撑服务集):
长期伺服型和批处理型服务的核心在业务应用,可能有些节点运行多个同类业务的Pod,有些节点上又没有这类Pod运行;而后台支撑型服务的核心关注点在K8s集群中的节点(物理机或虚拟机),要保证每个节点上都有一个此类Pod运 0 码力 |
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| 2 年前 3 服务器上均包含一部分基础数据。这就是容错功能发挥作用的地方。现实情况是,这么多服务器总会遇到一台或者多台无法正常工作的风险。HDFS 具备检测故障和快速执行自动恢复的功能。
HDFS 的设计针对批处理做了优化,它提供高吞吐量的数据访问,而非低延迟的数据访问。运行在 HDFS 上的应用程序有着大型数据集。在 HDFS 中一个典型的文件大小可以达到数百 GB 或更大,所以 HDFS 显然支持大文件。 的一个编程组件,用于处理和读取大型数据集。MapReduce 算法赋予了 Hadoop 并行化处理数据的能力。简而言之,MapReduce 用于将大量数据浓缩为有意义的统计分析结果。MapReduce 可以执行批处理作业,即能在处理过程中多次读取大量数据来产生所需的结果。
对于拥有大型数据存储或者数据湖的企业和组织来说,这是一种重要的组件,它将数据限定到可控的大小范围内,以便用于分析
或查询。
如图 1-1 [Image](/uploads/documents/5/a/9/6/5a9619de465fbff3cbc13af4d30b406a/p5_1.jpg)
图 1-1
MapReduce 的功能使得它成为最常用的批处理工具之一。该处理器的灵活性使其能利用自身的影响力来挑战现有系统。通过将数据处理的工作负载分为多个并行执行的任务,MapReduce 允许其用户处理存储于 HDFS 上不限数量的任意类型的数据。因此,MapReduce 0 码力 |
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| 2 年前 3 updateStrategy:
type: RollingUpdate
rollingUpdate:
maxUnavailable: 1
template:
1. 定时执行的批处理任务
2. 定时任务并发策略
* Allow
* Forbid
* Replace
3. 支持单任务并发控制
CronJob
Job
Pod
1 apiVersion: batch/v2alpha1 Kubernetes 的应用单元
Services
Volumes
Deployment
StatefulSet
DaemonSet
CronJob
Job
无状态应用
有状态应用
守护型应用
批处理任务

## 应用编排架构
API Gateway 0 码力 |
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| 2 年前 3
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