Hadoop YARN资源调度优化：SRSAPH算法对比Capacity调度器

"作业集的平均-uml参考手册" 在分布式计算环境中，作业集的平均时间、最优时间和最差时间是衡量调度算法效率的关键指标。在Hadoop YARN框架下，调度器的选择对作业的执行效率有显著影响。描述中提到的SRSAPH算法调度器与Capacity调度器的对比实验，揭示了不同调度策略对作业执行时间的影响。 SRSAPH算法在处理计算密集型作业，如使用蒙特卡罗方法计算π值时，表现出了优于Capacity调度器的性能。作业集的时间指标通过平均时间、最优时间和最差时间来衡量。例如，对于4个20*20的作业，两者的平均执行时间差距不大，因为小型作业的任务执行时间较短，且集群资源未被完全利用。然而，随着作业量的增加，例如8个200*200的作业，需要执行1600个Map任务，这时资源竞争加剧，SRSAPH算法的优势显现，其平均执行时间明显短于Capacity，表明了其在资源分配上的优越性。 标签“Hadoop”和“YARN”表明这个讨论是在Hadoop的资源管理子系统YARN的背景下进行的。YARN作为一个资源管理和调度平台，提供了多种内置调度器，但这些调度器可能无法满足所有复杂应用的需求。因此，对资源分配和调度机制进行优化研究至关重要，目的是提高系统资源利用率，减少计算时间，进而提升整体系统性能，并降低运行成本。 论文部分内容提到了作者李媛祯对Hadoop YARN资源分配和调度的深入研究，包括作业调度和任务调度两个层面，同时探讨了资源调度机制和推测执行机制，旨在解决现有调度器面临的挑战和改进Hadoop的性能。 该文档着重讨论了在Hadoop YARN环境下，针对不同规模作业集的调度算法性能比较，特别是SRSAPH算法相对于Capacity调度器的优势，以及资源调度和推测执行在提高系统效率方面的作用。这为理解和优化分布式计算环境中的资源管理和调度提供了有价值的信息。