【摘 要】
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最大化利用本地磁盘的I/O资源是提升计算集群性能的关键,但Hadoop系统中多数调度算法未考虑此项因素。为此,引入磁盘负载作为Map任务选择的权衡参数,任务调度时参照磁盘负载
【机 构】
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中国科学院高能物理研究所,中国科学院大学
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最大化利用本地磁盘的I/O资源是提升计算集群性能的关键,但Hadoop系统中多数调度算法未考虑此项因素。为此,引入磁盘负载作为Map任务选择的权衡参数,任务调度时参照磁盘负载程度选择合适的任务,以保证数据节点上各磁盘的负载相对均衡,并据此设计新的任务选择模块集成到Hadoop的调度器中。同时为进一步提升Hadoop系统的性能,实现Map作业的近似完全本地化执行。实验结果表明,该任务选择策略能够充分利用数据节点本地磁盘的I/O资源,可使节点的I/O Wait平均降低5%,CPU利用率平均上升15%,作业的执
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