Hadoop YARN资源调度优化研究

"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。