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1、隨著基于Hadoop平臺(tái)的大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷發(fā)展和實(shí)踐的深入,Hadoop YARN(Yet Anouther Resource Negotiator)資源調(diào)度策略在異構(gòu)集群中的不適用性越發(fā)明顯。一方面,YARN資源調(diào)度器無(wú)法根據(jù)節(jié)點(diǎn)的計(jì)算能力動(dòng)態(tài)調(diào)整節(jié)點(diǎn)承擔(dān)的任務(wù)份額,導(dǎo)致異構(gòu)集群中優(yōu)勢(shì)節(jié)點(diǎn)的計(jì)算資源浪費(fèi)、系統(tǒng)性能沒(méi)有充分發(fā)揮;另一方面,現(xiàn)有的資源調(diào)度策略始終為作業(yè)靜態(tài)地分配統(tǒng)一規(guī)格的資源容器,未考慮作業(yè)執(zhí)行的不同階段資源需求的差異性,易
2、產(chǎn)生大量資源碎片,從而導(dǎo)致系統(tǒng)資源利用率降低,整體性能下降。
基于以上問(wèn)題,在深入分析YARN架構(gòu)及其資源調(diào)度機(jī)制的基礎(chǔ)上提出了作業(yè)的自適應(yīng)資源調(diào)度策略:首先,監(jiān)控服務(wù)器對(duì)集群所有執(zhí)行節(jié)點(diǎn)和提交的作業(yè)進(jìn)行多項(xiàng)性能相關(guān)信息的監(jiān)控;其次,利用采集的實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)建模、量化集群節(jié)點(diǎn)的綜合計(jì)算能力;最后,集群主節(jié)點(diǎn)結(jié)合實(shí)時(shí)節(jié)點(diǎn)性能監(jiān)控信息和作業(yè)性能監(jiān)控信息啟動(dòng)基于相似度評(píng)估的動(dòng)態(tài)資源調(diào)度方案。優(yōu)化后的系統(tǒng)能夠有效識(shí)別集群節(jié)點(diǎn)的執(zhí)行能力差
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