Hadoop YARN资源调度优化：C4.5决策树与蚁群算法的应用

"决策树算法-uml参考手册-研究生论文-Hadoop-YARN-资源分配与调度" 本文主要探讨了在Hadoop环境下如何通过改进调度算法来优化资源分配，以提升作业执行效率。研究内容集中在资源调度的策略和算法，以及如何利用决策树算法预测任务完成时间以减少不必要的推测执行。 首先，论文介绍了Hadoop的基础知识，包括其框架结构和默认的三种调度算法：Capacity Scheduler、Fair Scheduler和FIFO Scheduler。这三种调度算法各有优缺点，例如Capacity Scheduler侧重于保证固定比例的资源给各个队列，Fair Scheduler则致力于公平地分配资源，而FIFO Scheduler是最简单的按提交顺序执行的调度方式。然而，随着应用的复杂性和规模的增长，这些内置调度器可能无法有效地应对资源分配的挑战。 接着，论文转而探讨资源调度的优化策略，提到了蚁群算法和粒子群算法。这两种自然启发式算法常用于解决复杂的优化问题，如任务调度中的资源分配。尽管它们有潜力找到全局最优解，但也存在收敛速度慢和容易陷入局部最优的不足。在此基础上，论文提出了结合蚁群算法与粒子群算法的资源调度策略，以期能更高效地分配集群资源。 进入第四章，论文聚焦于C4.5决策树算法在Hadoop推测执行机制中的应用。推测执行是Hadoop为减少任务等待时间而引入的一种机制，它会在预估任务可能延迟时启动备份任务。然而，不准确的预测可能导致资源浪费。通过运用C4.5决策树算法对历史数据进行分析，论文旨在构建一个模型，能够准确预测任务完成时间，避免无效的推测执行，从而缩短整体作业执行时间。 最后，这篇硕士论文的贡献在于提供了对Hadoop资源管理和调度的深入理解，以及一种改进的资源调度算法和基于决策树的推测执行策略。这些研究成果对于提高Hadoop集群的性能和效率具有实际意义，特别是在大规模数据处理和云计算场景下，能够帮助降低运行成本，提高用户满意度。