Hadoop YARN资源调度研究：WordCount作业执行时间对比

"这篇文档是关于Hadoop YARN资源分配与调度的研究，通过对比不同算法在处理数据密集型作业（如WordCount）时的平均执行时间来探讨优化策略。研究中涉及的实验基于2013年11月的中国新闻数据，分析了4个和8个WordCount作业在Hadoop集群上的执行效率。实验结果表明，某些算法在集群负载饱和时表现更优。同时，通过观察执行20次的作业完成时间波动趋势，进一步评估了算法的稳定性。文档中提到的图3.3和表3.2提供了具体的数据支持，而图3.4和图3.5展示了不同作业在8节点集群上执行时间的变化。此外，文档还介绍了作者李媛祯的硕士学位论文，该研究在导师杨群副教授的指导下，探讨了Hadoop YARN中的资源分配和调度优化问题。" 在Hadoop框架中，资源管理和调度是关键组件，特别是YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop的第二代资源管理器，负责管理集群中的计算资源。YARN提供了多种内置调度器，如Capacity Scheduler、FIFO Scheduler和Fair Scheduler，以适应不同应用需求。然而，随着大数据应用的复杂性和多样性增长，这些内置调度器可能无法满足所有用户的工作负载特性。 在描述的实验中，研究者关注的是数据密集型作业的执行效率，例如WordCount，这是一种常见的大数据处理任务，用于统计文本中的单词出现次数。通过对比两种算法（SRSAPH和Capacity）在处理4个和8个WordCount作业时的平均执行时间，研究人员发现，在高负载情况下，SRSAPH算法相对于Capacity算法表现出了更好的性能，尤其是在Map任务数量增加时，其执行时间增长相对较小，这表明SRSAPH在资源饱和的环境中能更有效地管理作业。 实验数据来源于2013年11月的中国新闻数据，经过分词处理后存储在Hadoop的HDFS上。每个WordCount作业处理一天的新闻数据，每个作业由多个Map任务构成，反映了实际的分布式计算场景。通过比较表3.2中的数据，可以清晰看到在不同规模作业集下的性能差异。 此外，为了分析算法的稳定性，实验选择了任务数量相近的8个200*200作业和4个WordCount作业，分别在两种算法下运行20次，绘制了执行时间的变化趋势图（图3.4和图3.5）。这些图揭示了作业完成时间的波动模式，有助于理解算法在面对任务执行不确定性时的行为。 本文献通过实证研究强调了优化Hadoop YARN中的资源分配和调度策略对于提高系统性能和降低成本的重要性。它不仅提供了具体的实验数据，还提出了未来研究可能的方向，包括如何设计更智能的调度策略以应对日益复杂的分布式计算挑战。