Hadoop YARN资源分配与调度优化研究

"本文主要探讨了Hadoop技术及其在云计算中的应用，特别是在处理大数据方面的贡献。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，其核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。Hadoop的出现解决了传统数据存储和处理系统的局限，为海量数据提供了高效的解决方案。在Hadoop发展过程中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop的资源管理器，负责资源分配和调度，旨在提高集群的资源利用率和整体性能。 Hadoop的MapReduce计算框架简化了大规模数据集的处理，通过将数据划分成小块并并行处理，大大提升了处理速度。Hadoop的另一个关键组件HDFS则为大数据存储提供了高可靠性和容错性。随着Hadoop的成熟，它在多个大型互联网公司，如Google、IBM、百度和Yahoo!等中得到了广泛应用。例如，Facebook使用Hadoop处理日志数据，Yahoo!利用Hadoop支持其广告系统和Web搜索。 YARN作为Hadoop的资源管理层，引入了新的资源调度策略，以适应不同应用需求。YARN提供了多种调度器，如FIFO（先进先出）、Capacity Scheduler和Fair Scheduler，但随着应用程序的复杂性和多样化，这些调度器可能无法满足所有需求。因此，对YARN的资源分配和调度进行深入研究，优化调度策略，以提高系统资源利用率和减少计算时间，成为提升Hadoop性能的关键。 本文的作者李媛祯在南京航空航天大学的计算机科学与技术专业攻读硕士学位期间，专注于Hadoop YARN的资源分配与调度的研究。论文深入分析了YARN的调度机制，包括作业调度和任务调度，以及MapReduce的推测执行机制，旨在解决资源管理和性能优化的问题。这样的研究对于理解和改进Hadoop在大数据环境下的效率具有重要意义，有助于推动云计算领域的技术进步。 Hadoop和YARN是云计算和大数据处理领域的关键技术，它们的持续发展和优化对于应对日益增长的数据挑战至关重要。通过深入研究和改进这些技术，我们可以期待更加高效、灵活的大数据处理解决方案，以支持各种业务需求和科研探索。"