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文檔簡介
1、Hadoop集群雖然已經(jīng)存在多年,但是依然是當(dāng)前集群加速計算中的主要工具,并在各大互聯(lián)網(wǎng)公司得到廣泛應(yīng)用。由于調(diào)度算法在集群中起到了關(guān)鍵作用,而Hadoop中的調(diào)度算法還是有有待改進(jìn)的地方,故對Hadoop的研究依然很有意義。同時,云計算技術(shù)使得用戶能夠快速獲得任意大小的集群,來執(zhí)行一個給定的工作負(fù)載,然后用戶為使用資源的時長付費,所以如何優(yōu)化Hadoop云平臺的租用費用也很有研究意義。此外,隨著云平臺規(guī)模的不斷擴(kuò)大,并且普通節(jié)點大量用
2、于云平臺的資源中,因而節(jié)點的容錯研究也變得越來越關(guān)鍵,如何提高 Hadoop云平臺的容錯性是一個值得研究的課題。
為了利用有限的資源最大地減少作業(yè)的完成時間,本文在研究Hadoop推測執(zhí)行機制的基礎(chǔ)上,為此提出了一個基于平衡的推測執(zhí)行算法(Balance-SE)。算法在進(jìn)行推測執(zhí)行時,先對每個作業(yè)進(jìn)行篩選,讓只有滿足條件的作業(yè)進(jìn)行推測執(zhí)行機制,從而使得推測執(zhí)行機制的進(jìn)行能夠真正使得作業(yè)的總完成時間得到減少,避免了許多不必要的備
3、份任務(wù)的執(zhí)行。同時,由于云平臺具有按使用付費的特性,為了最小化用戶租用云平臺資源的開銷,我們?yōu)槊總€不同的MapReduce應(yīng)用選擇一個最佳的 Hadoop配置平臺,這里的配置信息包括虛擬機(Virtual Machine,VM)的類型、個數(shù),以及作業(yè)的調(diào)度。即給定一系列MapReduce作業(yè)和一個作業(yè)截止完成時間,為這些作業(yè)決策一個同構(gòu)或者異構(gòu)的最優(yōu)Hadoop集群配置,使得用戶的租用費用最小。由于Hadoop云平臺容錯的重要性,以及不
4、同類型的VM具有不同的計算能力,從而使得不同類型的VM發(fā)生故障將引起不同的開銷,顯然,發(fā)生故障的VM計算能力越大,導(dǎo)致的開銷也越大。因此,本文在此基礎(chǔ)上設(shè)計了一個基于自適應(yīng)和檢查點的容錯算法。首先每個VM根據(jù)其完成作業(yè)的情況,自適應(yīng)地更新自身的可靠性,如果 VM正確地完成一個作業(yè),則相應(yīng)的可靠性增加,若運行一個作業(yè)失敗,則VM可靠性降低。接著,對于可靠性低于一定閾值的VM進(jìn)行檢查點設(shè)置,而針對不同類型的VM,本文分別進(jìn)行考慮,為不同類型
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