优化Hadoop YARN资源调度:预测Reduce任务完成时间的UML方法
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更新于2024-08-09
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"本文主要探讨了预测掉队任务完成时间在Hadoop YARN资源管理中的关键作用,尤其是在分布式并行计算框架中。YARN作为Hadoop的核心模块,负责管理和调度集群资源,其调度策略对于系统的性能和效率至关重要。文章首先介绍了决策树构建在算法中的应用,用于预测Reduce类型任务γ的掉队时间,这个阶段涉及的任务γ在sort阶段的完成概率P(R2)为0.3。
在预测过程中,SECDT算法通过收集任务的属性信息,如CPU速率、节点负载、空闲资源、磁盘读写速率、带宽传输速率以及输入数据量,这些参数对于估算任务执行进度至关重要。SECDT算法从根节点开始,通过遍历工作流决定树(WDTReduce)找到与任务特性匹配的叶子节点,这些节点代表了具有相同阶段权重值的任务集。
利用公式(4.12),通过计算各阶段权重值乘以对应阶段的概率,如叶子节点的权重(wr1,wr2,wr3)分别为0.2、0.6和0.2,进而得出任务γ的执行进度值progγ。这种预测方法有助于优化资源分配,提前预判可能的延迟,从而对资源调度策略进行调整,提高整体系统的响应速度和资源利用率。
本文深入剖析了Hadoop YARN的资源分配与调度机制,特别是在作业调度和任务调度层面。针对内置调度器的局限性,作者提出了一种新的视角来解决资源调度问题,旨在通过合理的调度策略降低计算时间,提升系统性能,并最终降低成本。这在大数据处理和云计算环境中具有实际的应用价值,是并行计算领域的重要研究课题。通过研究和优化YARN的调度算法,可以更好地应对日益复杂的分布式计算需求,确保任务的高效执行和系统的稳定运行。"
2021-08-08 上传
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