异构Hadoop集群落伍者管理：最新技术综述与挑战

本文是一篇由Kamalakant Laxman Bawankulea, Rupesh Kumar Dewanga, 和 Anil Kumar Singha 合著的综述论文，发表在沙特国王大学学报上，由Elsevier主办。标题为“异构Hadoop集群中的落伍者缓解和管理的最新综述”。Hadoop作为大数据处理的主流软件框架，因其经济性和处理大规模数据的能力而广受欢迎，主要通过Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce模型实现。 在异构环境下，Hadoop的性能可能会受到硬件不一致性和负载分布不均衡的影响。论文首先介绍了Hadoop的基础概念，包括HDFS的分布式存储和MapReduce的并行处理原理。接着，作者探讨了在异构Hadoop集群中遇到的问题，如负载分配的不平等和资源调度中的挑战。 论文将现有的落伍者（stragglers，指在分布式计算中性能较慢的任务节点）管理和缓解技术划分为两大类：主动方法和被动方法。主动方法包括通过任务回避和预测来减少落伍者的影响，如避开性能较差的节点进行任务分配或提前预测可能成为落伍者的节点。被动方法则是侧重于在问题发生后进行检测和响应，如故障检测和资源调整。 作者深入分析了这两种方法的优缺点，指出现有研究在某些情况下存在局限性，例如对硬件性能动态变化的适应性不足。在讨论部分，论文列举了尚未解决的问题，如如何更有效地动态调整策略以应对异构环境的不确定性，以及未来研究可能的发展方向。 值得注意的是，该论文是在2021年接收初步提交，经过多次修订和审阅后，于2022年3月在网上发布。文章遵循CCBY-NC-ND许可证，表示作者对其享有版权，且允许在特定条件下非商业性地使用和分享。 这篇综述为理解异构Hadoop集群中的落伍者问题提供了全面的视角，并为后续的研究者提供了宝贵的参考和问题启示，尤其是在寻求提高异构环境下Hadoop性能和效率方面。