Hadoop YARN资源调度优化：备份任务启动策略

"判定是否启动备份任务-uml参考手册" 本文主要探讨了在Hadoop环境下，如何有效地启动备份任务，特别是如何选择合适的节点来执行备份任务，以提高作业执行效率和避免资源浪费。其中，SECDT算法是核心，它通过评估Map/Reduce任务的成功率来确定节点的执行能力。在描述中，提到算法根据Map和Reduce任务的成功数量来计算节点的Map任务执行能力(MSR)和Reduce任务执行能力(RSR)。 SECDT算法首先关注那些Map/Reduce任务执行成功率高的节点，这些节点被称为快节点。对于Reduce任务的备份，会选择RSR值高的节点来执行。算法通过遍历任务决策树(TDT)找到合适的叶子节点，并根据历史任务的执行时间来预测备份任务的完成时间。预测公式为estimatedEndTime = currentTime + runTime^2，其中currentTime是当前时间，runTime是预测的执行时间。 在判定是否启动备份任务时，Hadoop可以选择三类任务：失败的任务、未执行的任务和掉队任务。SECDT算法预测掉队任务和备份任务的完成时间后，将满足特定约束条件的任务放入推测执行队列(Quetask)。当Hadoop需要启动任务时，它会选择队列中estimatedEndTime1与estimatedEndTime2差值最大的任务。 标签中提到的Hadoop和YARN是Hadoop分布式计算框架中的关键组件，YARN作为资源管理器，负责资源分配和调度。YARN的内置调度器可能无法满足所有用户需求，因此研究自定义的资源分配和调度策略，如SECDT算法，对于优化系统性能和降低运行成本至关重要。 这篇内容来源于一篇关于Hadoop YARN资源分配与调度研究的硕士论文，作者李媛祯，指导教师杨群。论文深入分析了Hadoop YARN的调度机制，包括作业调度和任务调度，以及Hadoop的推测执行机制，旨在解决资源管理和调度中的问题，提高系统资源利用率和整体性能。