计算机科学
計算機科學
계산궤과학
Computer Science
2015年
9期
45-49,69
,共6页
人机交互%Hadoop%动态调度%贝叶斯网络%QoS
人機交互%Hadoop%動態調度%貝葉斯網絡%QoS
인궤교호%Hadoop%동태조도%패협사망락%QoS
Human-computer interaction%Hadoop%Dynamic scheduling%Bayesian network%QoS
目前,云计算环境具有动态、异构和海量多类型任务并发等特征,随着集群规模不断增大、用户QoS不断增多,现有调度算法越来越难以适应动态变化的环境及满足用户的需求.针对Hadoop平台下现有调度器不能根据作业运行状态和资源使用情况进行动态调整的问题,提出了Hadoop下基于作业分类的动态调度算法.该算法在使用朴素贝叶斯分类算法对队列中作业进行分类的过程中,根据各个作业的类型,预先设定类别权值,将队列中的作业分类,并引入效用函数,根据用户提交时的预期完成时间QoS和作业完成情况估算其作业完成时间,实现动态设置作业优先级.实验表明,使用提出的算法不仅能有效减少作业的分类时间,而且能明显提高动态性和用户QoS.
目前,雲計算環境具有動態、異構和海量多類型任務併髮等特徵,隨著集群規模不斷增大、用戶QoS不斷增多,現有調度算法越來越難以適應動態變化的環境及滿足用戶的需求.針對Hadoop平檯下現有調度器不能根據作業運行狀態和資源使用情況進行動態調整的問題,提齣瞭Hadoop下基于作業分類的動態調度算法.該算法在使用樸素貝葉斯分類算法對隊列中作業進行分類的過程中,根據各箇作業的類型,預先設定類彆權值,將隊列中的作業分類,併引入效用函數,根據用戶提交時的預期完成時間QoS和作業完成情況估算其作業完成時間,實現動態設置作業優先級.實驗錶明,使用提齣的算法不僅能有效減少作業的分類時間,而且能明顯提高動態性和用戶QoS.
목전,운계산배경구유동태、이구화해량다류형임무병발등특정,수착집군규모불단증대、용호QoS불단증다,현유조도산법월래월난이괄응동태변화적배경급만족용호적수구.침대Hadoop평태하현유조도기불능근거작업운행상태화자원사용정황진행동태조정적문제,제출료Hadoop하기우작업분류적동태조도산법.해산법재사용박소패협사분류산법대대렬중작업진행분류적과정중,근거각개작업적류형,예선설정유별권치,장대렬중적작업분류,병인입효용함수,근거용호제교시적예기완성시간QoS화작업완성정황고산기작업완성시간,실현동태설치작업우선급.실험표명,사용제출적산법불부능유효감소작업적분류시간,이차능명현제고동태성화용호QoS.
