【摘要】：云計算集群中的資源存在異構和節(jié)點穩(wěn)定性問題。異構資源的計算能力不同會導致較突出的作業(yè)任務同步問題,而某個節(jié)點的不穩(wěn)定狀態(tài)會使運行于該節(jié)點的任務大量備份或重新計算。針對上述兩問題將嚴重影響集群作業(yè)的執(zhí)行進度,在Hadoop平臺下利用統(tǒng)計方法,提出一種資源調(diào)度算法,對計算資源較少的節(jié)點和不穩(wěn)定狀態(tài)的節(jié)點進行標志并降權,讓集群盡可能調(diào)度資源較好的穩(wěn)定節(jié)點。實驗結果表明,該算法能夠在一定程度上減少作業(yè)的周轉時間,提高集群的效率和吞吐量。
[Abstract]:The resource in cloud computing cluster is heterogeneous and node stability problem. Different computing power of heterogeneous resources will lead to a more prominent job synchronization problem, and the unstable state of a node will cause a large number of backup or recalculation of tasks running on that node. In view of the two problems mentioned above will seriously affect the execution progress of cluster jobs, a resource scheduling algorithm based on Hadoop platform is proposed, which can mark and reduce the weight of nodes with less computing resources and unstable state. Let the cluster schedule the stable nodes with better resources as much as possible. The experimental results show that the proposed algorithm can reduce the turnover time and improve the efficiency and throughput of the cluster to a certain extent.
【作者單位】： 石家莊鐵道大學信息科學與技術學院;
【分類號】：TP393.09

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本文編號：2215961