Hadoop YARN资源调度研究与分析

"该文是关于Hadoop YARN资源分配与调度的研究，作者李媛祯在导师杨群副教授指导下完成的硕士论文。论文探讨了Hadoop的分布式存储和并行计算框架特性，以及资源管理系统的YARN，分析了内置调度器的局限性，并着重研究了资源分配与调度的问题，旨在提高系统性能和资源利用率。" 在Hadoop的生态系统中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个核心组件，负责管理和调度集群中的计算资源。尽管Hadoop的Capacity调度器等内置调度策略在一定程度上支持了资源分配，但随着大数据应用的复杂性和多样性增长，这些策略逐渐暴露出不足，不能充分满足用户对高效能和低延迟的需求。因此，深入理解和优化YARN的资源调度机制变得至关重要。 本文首先介绍了Hadoop的基本特性，如高可靠性、可扩展性和容错性，这些特性使得Hadoop成为云计算环境下的首选平台。接着，作者聚焦于资源分配与调度这一关键问题，从作业调度和任务调度两个层面进行剖析。作业调度主要关注如何合理分配整个作业的资源，确保作业的快速启动和完成；而任务调度则关注单个任务的执行，确保任务的高效执行和负载均衡。 在研究过程中，作者分析了Hadoop的资源调度机制，包括Capacity调度器的工作原理和局限性，指出其可能存在的资源浪费和调度延迟问题。同时，论文还涉及推测执行机制，这是一种通过预估任务执行时间并启动额外副本来减少整体延迟的技术，但在某些情况下可能导致不必要的资源消耗。 为了改进这些问题，论文可能提出了新的资源调度策略或者优化现有策略的建议，以期实现更高效的资源利用，减少计算时间，进而提升整个Hadoop集群的性能。这样的研究对于优化大数据处理效率，特别是在大规模分布式系统中的应用，具有重要的理论价值和实践意义。 该论文对Hadoop YARN的资源分配与调度进行了深入探索，为解决Hadoop在大数据处理中的效率问题提供了新的思路和可能的解决方案。这不仅有助于提升Hadoop系统的整体性能，也为后续研究者提供了宝贵的理论基础和实证分析。