计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2013年
1期
112-117
,共6页
云计算%Hadoop%任务监控%任务调度%资源管理%增量更新算法
雲計算%Hadoop%任務鑑控%任務調度%資源管理%增量更新算法
운계산%Hadoop%임무감공%임무조도%자원관리%증량경신산법
云平台任务监控与资源调度机制是云平台的核心功能之一.Hadoop云平台中任务监控和资源管理的任务是由JobTracker负责处理,并通过slave节点向其发送心跳消息来实现.这种方式导致JobTracker的负载过重,降低了Hadoop云平台的工作效率,限制了Hadoop云平台的规模.提出了一种新的任务监控方案,该方案将JobTracker的任务监控和资源管理功能分离,任务监控功能仍由JobTracker节点完成,资源管理功能由新增的资源管理节点完成,JobTracker通过增量更新的算法将任务调度所需的对象信息动态同步到资源管理节点上,资源管理节点根据心跳消息进行任务分配,并将分配结果返回给JobTracker节点.实验结果表明,本方案不仅通过监控节点实现了任务的监控,增加了监控的灵活性和鲁棒性,而且降低了Jobtracker节点的负担,可有效提高Hadoop云平台的工作效率和规模.
雲平檯任務鑑控與資源調度機製是雲平檯的覈心功能之一.Hadoop雲平檯中任務鑑控和資源管理的任務是由JobTracker負責處理,併通過slave節點嚮其髮送心跳消息來實現.這種方式導緻JobTracker的負載過重,降低瞭Hadoop雲平檯的工作效率,限製瞭Hadoop雲平檯的規模.提齣瞭一種新的任務鑑控方案,該方案將JobTracker的任務鑑控和資源管理功能分離,任務鑑控功能仍由JobTracker節點完成,資源管理功能由新增的資源管理節點完成,JobTracker通過增量更新的算法將任務調度所需的對象信息動態同步到資源管理節點上,資源管理節點根據心跳消息進行任務分配,併將分配結果返迴給JobTracker節點.實驗結果錶明,本方案不僅通過鑑控節點實現瞭任務的鑑控,增加瞭鑑控的靈活性和魯棒性,而且降低瞭Jobtracker節點的負擔,可有效提高Hadoop雲平檯的工作效率和規模.
운평태임무감공여자원조도궤제시운평태적핵심공능지일.Hadoop운평태중임무감공화자원관리적임무시유JobTracker부책처리,병통과slave절점향기발송심도소식래실현.저충방식도치JobTracker적부재과중,강저료Hadoop운평태적공작효솔,한제료Hadoop운평태적규모.제출료일충신적임무감공방안,해방안장JobTracker적임무감공화자원관리공능분리,임무감공공능잉유JobTracker절점완성,자원관리공능유신증적자원관리절점완성,JobTracker통과증량경신적산법장임무조도소수적대상신식동태동보도자원관리절점상,자원관리절점근거심도소식진행임무분배,병장분배결과반회급JobTracker절점.실험결과표명,본방안불부통과감공절점실현료임무적감공,증가료감공적령활성화로봉성,이차강저료Jobtracker절점적부담,가유효제고Hadoop운평태적공작효솔화규모.
