Hadoop YARN资源调度优化研究

"这篇资源主要探讨了国内外在云计算和Hadoop领域的研究现状，特别是关于Hadoop YARN资源分配和调度的问题。Hadoop作为一种分布式计算框架，因其高可靠性和可扩展性在云计算领域广泛应用。Hadoop 2.x引入了YARN作为资源管理组件，允许用户自定义调度算法。文章引用了多篇文献，对FIFO、Fair和COSHH等调度器的性能进行了分析，并提出了优化资源调度的方法。此外，还讨论了线性矩阵不等式在资源调度中的应用。" 在当前的国内外研究中，云计算的发展源于并行计算和网格计算，其核心特点是通过互联网提供按需租用的动态存储和计算资源。Hadoop，作为云计算的关键组件，其MapReduce（MR）版本的调度问题一直是学术界和工业界的研究焦点。在早期的Hadoop MRv1中，调度器是可以更换的组件。然而，随着Hadoop演进到2.x版本，引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator），将资源管理独立出来，为用户提供更灵活的资源调度选项。 文献分析了三种调度策略：FIFO（先进先出）、Fair（公平调度）和COSHH（基于分类和优化的异构Hadoop调度器）。FIFO简单直观，适合低负载环境；Fair调度器则在负载平衡时表现良好，确保作业的公平性；COSHH适用于高负载场景，尤其是系统过载时。然而，随着作业量增加，调度器的选择变得复杂，可能会导致性能下降，这提示我们需要更智能的决策机制来选择合适的调度策略。 另一篇文献提出将资源分配任务分解为多个独立任务，利用NA（自主节点代理）并行执行，以MCDA（多标准决策分析）方法提高分配效率。尽管这种方法提高了效率，但它仅考虑硬件资源约束，且实现复杂，可能限制了扩展性。 此外，有研究者利用线性矩阵不等式（LMI）这一系统控制理论工具，开发了适用于分布式系统的资源调度算法。LMI在系统控制中广泛使用，能够有效地处理复杂的约束条件，优化资源分配。 针对Hadoop YARN的资源分配和调度，研究深入到作业调度和任务调度两个层面，探讨了Hadoop的资源调度机制和推测执行机制，寻找提高系统资源利用率和减少计算时间的方法，以提升整体性能并降低成本。这表明，未来的研究将继续关注优化Hadoop的调度策略，以适应不断变化的应用需求和复杂的计算环境。