Google Cluster Scheduler Simulator 使用教程

Google Cluster Scheduler Simulator 使用教程

cluster-scheduler-simulator Automatically exported from code.google.com/p/cluster-scheduler-simulator 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/cluster-scheduler-simulator

1. 项目介绍

Google Cluster Scheduler Simulator 是一个用于原型设计和比较不同集群调度策略和政策的模拟器。该模拟器最初是为研究 Google 的 "Omega" 共享状态集群调度架构而开发的，但也可以用于更广泛的实验，包括调度策略、资源模型和共享集群调度架构。

主要功能

• 调度策略模拟：支持多种调度策略的模拟和比较。
• 资源模型：允许用户定义和模拟不同的资源模型。
• 共享状态调度：支持共享状态调度架构的模拟。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在开始之前，确保你的系统已经安装了以下依赖：

• Java 运行环境 (JRE)
• Scala
• Python 2.6 或更高版本
• matplotlib 1.0 或更高版本

2.2 下载和构建项目

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/google/cluster-scheduler-simulator.git
   cd cluster-scheduler-simulator
   

2. 使用 Simple Build Tool (sbt) 构建项目：

   bin/sbt run
   

2.3 运行模拟器

在项目根目录下运行以下命令启动模拟器：

bin/sbt run

2.4 配置实验

模拟器的实验配置在 src/main/scala/Simulation.scala 文件中。你可以根据需要修改此文件来设置不同的工作负载、调度器和集群大小。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 调度策略比较

通过模拟不同的调度策略，可以比较它们在不同工作负载下的性能。例如，可以比较集中式调度器和共享状态调度器在处理大规模集群时的效率。

3.2 资源模型优化

通过调整资源模型，可以模拟不同资源分配策略对集群性能的影响。例如，可以测试动态资源分配和静态资源分配在不同负载下的表现。

3.3 共享状态调度架构

Omega 模拟器特别适合用于研究和优化共享状态调度架构。通过模拟不同的共享状态调度策略，可以找到最适合特定工作负载的调度方法。

4. 典型生态项目

4.1 Kubernetes

Kubernetes 是一个开源的容器编排平台，广泛用于管理和调度容器化应用。虽然 Kubernetes 是一个实际的生产系统，但它的设计和调度策略可以作为参考，与模拟器中的调度策略进行比较。

4.2 Mesos

Apache Mesos 是一个分布式系统内核，支持两级调度。Mesos 的设计和调度策略也可以作为参考，与模拟器中的调度策略进行比较。

4.3 YARN

Apache Hadoop YARN 是 Hadoop 的资源管理器，支持多种计算框架。YARN 的调度策略和资源管理方法也可以作为参考，与模拟器中的调度策略进行比较。

通过这些生态项目的参考，可以更好地理解和优化集群调度策略。

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