【摘 要】
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由于构成数据中心的计算设备一般都存在性能上的差异,但是Hadoop调度算法没有考虑不同节点的性能差异,导致节点间出现“忙闲不均”的现象,影响作业的执行效率。针对如上问题,
【基金项目】
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国家自然科学基金委员会与中国民用航空局联合基金项目(U1233113);国家自然科学基金项目(61301245,61201414)
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由于构成数据中心的计算设备一般都存在性能上的差异,但是Hadoop调度算法没有考虑不同节点的性能差异,导致节点间出现“忙闲不均”的现象,影响作业的执行效率。针对如上问题,在系统分析Hadoop资源管理机制（Yarn）源代码的基础上,提出了节点性能评价指标,综合考虑节点的硬件配置参数和运行过程中的动态性能指标。在此基础上对Fair Scheduler调度算法进行改进,实现了基于节点性能的任务分配,整体上提高了所有节点的利用率。在Hadoop集群上的实验表明,所提出的节点性能评价指标和对Fair Schedu
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