Hadoop YARN资源调度优化研究
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更新于2024-08-09
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"新增获取硬件信息函数源码-uml参考手册"
这篇文档主要涉及的是在Hadoop YARN环境中,如何获取硬件信息以及如何通过数据通信接口传输这些信息。标题提到的"新增获取硬件信息函数源码"是一个用于获取CPU频率的Java函数,它使用了名为Sigar的库来获取系统CPU信息。具体实现中,首先创建了一个Sigar实例,然后调用getCpuInfoList()方法获取CPU信息数组。通过对数组中每个元素的MHz属性求和并除以元素个数,得到平均CPU频率,最终将其转换为GHz并四舍五入返回。
描述部分提到了TaskStatus类,它实现了Writable接口,用于数据通信。为了传输新增的硬件信息属性,如CPU、内存和负载,需要修改write()和readFields()函数。在write()函数中,添加了对这三个属性的序列化操作,使用Text.writeString()方法将它们写入DataOutput流。而在readFields()函数中,对应地从DataInput流中读取这些字符串信息,以完成反序列化。
此外,文档还提及了Application Manager(AM)通过TaskAttemptListener监控任务执行状态。当接收到StatusUpdate事件时,AM会生成一个TaskAttemptStatus对象,并根据事件信息初始化它。这个对象随后会被发送到TaskAttempt状态机,根据任务的不同状态进行相应的处理。如果任务达到完成状态,相关的任务信息会被处理。
标签中提到的"Hadoop"和"YARN"是Apache Hadoop项目中的两个关键组件,Hadoop是一个开源的分布式计算框架,而YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop的资源管理器,负责任务调度和资源分配。
部分内容摘自一篇关于Hadoop YARN资源分配与调度的研究论文,论文探讨了Hadoop的资源管理系统YARN,以及其内置的资源调度器在面对复杂应用需求时的局限性。研究的重点是资源分配与调度的优化,包括作业调度和任务调度,以及Hadoop的推测执行机制,以提高系统资源利用率和效率。
这篇文档涵盖了获取系统硬件信息的方法,Hadoop YARN中的数据通信机制,以及资源调度在分布式计算环境中的重要性。这些知识点对于理解和优化Hadoop集群的性能至关重要。
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史东来
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