【摘 要】
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为了提高Hadoop调度器的调度性能,缩短Hadoop集群的任务整体响应时间,提出了一种基于CPU占用率的动态调度改进算法。首先对Hadoop传统的性能优化方法进行了对比,指出其存在问
【机 构】
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重庆邮电大学计算机学院,重庆邮电大学高性能计算与应用研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(21073242)
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为了提高Hadoop调度器的调度性能,缩短Hadoop集群的任务整体响应时间,提出了一种基于CPU占用率的动态调度改进算法。首先对Hadoop传统的性能优化方法进行了对比,指出其存在问题的关键是缺乏动态性和灵活性。在此基础上,深入分析Hadoop默认任务调度模型,提出了一种以CPU占用率作为负载指标,在循环分配任务时根据反馈的负载指标判断节点负载情况的算法,动态适应负载变化。实验结果表明,该算法在Hadoop集群中,能有效提高集群性能。
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