MapReduce集群调度优化:多用户作业研究与实现
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更新于2024-07-26
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"国防科学技术大学硕士研究生王凯的学位论文《MapReduce集群多用户作业调度方法的研究与实现》"
本文主要探讨了在MapReduce集群环境下,如何有效地管理和调度多用户提交的作业,以优化集群资源的利用率和整体系统性能。MapReduce是一种由Google提出的分布式计算框架,广泛应用于大数据处理。Hadoop是开源的MapReduce实现,它允许通过连接大量廉价PC构建超算平台,解决了大规模数据管理和复杂计算环境管理的问题。
在MapReduce集群中,由于多个用户同时提交的作业数量可能很大,如何公平、高效地分配计算资源成为了一个关键问题。论文作者研究了这一问题,旨在提高集群的吞吐量和响应时间,降低作业的平均完成时间(Average Job Completion Time, A.J.C.T)。
论文可能涉及以下知识点:
1. **MapReduce模型**:包括Map阶段和Reduce阶段,以及它们之间的Shuffle和Sort过程。Map阶段将输入数据分割并并行处理,Reduce阶段则对Map的输出进行聚合和总结。
2. **作业调度算法**:如FIFO(先进先出)、Priority-based、Fair Sharing等,以及它们在多用户环境下的优缺点。
3. **资源管理**:如何根据作业的特性(例如大小、优先级、预计执行时间等)动态调整资源分配,确保资源的有效利用。
4. **负载均衡**:如何在集群节点间有效地分配作业,避免某些节点过载而其他节点空闲。
5. **延迟调度**:一种策略,允许小作业快速启动,以提高系统响应时间。
6. **作业预估与预测**:预测作业的执行时间和资源需求,为调度决策提供依据。
7. **优化策略**:可能包括改进的作业提交策略、数据局部性优化、I/O操作的优化等,以提升整体系统性能。
8. **实验与评估**:通过模拟或真实环境的实验,对比不同调度算法的性能,验证所提出方法的有效性。
这篇论文可能深入讨论了这些领域的理论与实践,提出了一种新的多用户作业调度算法,并进行了详细的性能分析和实证研究。通过这种方式,为MapReduce集群的资源管理和调度提供了新的解决方案。
2011-11-23 上传
2024-10-24 上传
2024-10-24 上传
heiiolai
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