基于延迟调度策略的Reduce调度优化算法 |
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作者姓名: | 石义龙 林泓 李玉强 王彦 |
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作者单位: | 武汉理工大学 计算机科学与技术学院,武汉理工大学 计算机科学与技术学院,武汉理工大学 计算机科学与技术学院,武汉理工大学 计算机科学与技术学院 |
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基金项目: | 湖北省自然科学(No. 2013CFB351) |
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摘 要: | 在大规模的Hadoop集群中,良好的任务调度策略对提高数据本地性、减小网络传输开销、减少作业执行时间以及提高集群的作业吞吐量都有着重要的影响。本文针对Hadoop架构中Reduce任务的数据本地性较低问题,提出了一种基于延迟调度策略的Reduce任务调度优化算法,通过提高Reduce任务的数据本地性来减少作业执行时间以及提高作业吞吐量,该算法在Hadoop架构的Early Shuffle阶段,使用多级延迟调度策略来提高Reduce任务的数据本地性。最后重写原生公平调度器代码实现了该调度算法,并与原生公平调度器进行了对比实验分析,实验结果表明该算法明显减少了作业执行时间,提高了集群的作业吞吐量。
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关 键 词: | Reduce任务 数据本地性 延迟调度 MapReduce任务调度 |
收稿时间: | 2016-05-03 |
修稿时间: | 2017-05-10 |
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