Storm环境下的权重任务调度优化算法TSAW-Storm

"本文研究了在Storm大数据流式计算平台下，如何通过优化任务调度算法来提高系统的性能和效率。针对Apache Storm默认的轮询调度策略存在的问题，即未充分考虑任务计算开销差异和任务间通信模式，提出了一个基于权重的任务调度算法（TSAW-Storm）。该算法旨在实现负载均衡，降低通信开销，并优化整体系统性能。" Apache Storm是一个广泛使用的开源大数据处理框架，用于实时流数据处理。其默认的任务调度策略是轮询分配，这种策略简单但可能导致资源分配不均和通信效率低下。在大数据处理中，计算开销的差异和任务间的通信模式对系统性能有着显著影响。 TSAW-Storm算法的核心在于引入了任务的权重概念，这包括两个方面：点权和边权。点权代表了各个任务的CPU资源占用情况，反映了任务的计算需求；边权则反映了任务间的数据流大小，揭示了任务之间的依赖关系和通信成本。通过这些权重，算法能够更准确地评估任务调度的影响。 算法采用最大化边权增益的策略来构建工作节点的任务集合。这意味着在每次调度决策时，算法会尝试找到能最大化边权增量的工作节点，以期望减少通信开销并提高数据处理速度。同时，算法还考虑了集群的负载均衡，确保每个节点的计算压力相对均匀，避免出现热点节点导致的性能瓶颈。 TSAW-Storm算法的提出，是为了解决Storm在处理大数据流时的效率问题，尤其是在大规模分布式环境中。通过智能的任务调度，可以有效提升系统的吞吐量，减少延迟，同时优化能源消耗，符合绿色计算的理念。该算法的应用有助于提升整个Storm拓扑的性能，适应不断增长的实时数据分析需求。 该研究由多个科研基金支持，包括国家自然科学基金和新疆维吾尔自治区的相关科研项目。参与研究的人员来自新疆大学的不同学院和研究所，他们在分布式计算、内存计算、网格计算等领域有深厚的学术背景和实践经验。通过他们的合作，TSAW-Storm算法的理论和实践价值得到了充分的探讨和验证。