"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。