本文選題：Hadoop + 權(quán)重調(diào)度算法��； 參考：《長春工業(yè)大學》2017年碩士論文

【摘要】：隨著軟件行業(yè)的快速發(fā)展,軟件的開發(fā)周期和開發(fā)成本越來越被重視,軟件測試作為軟件開發(fā)過程中的一個重要環(huán)節(jié),不僅僅為軟件產(chǎn)品提供質(zhì)量把關(guān),而且還能降低人力重復投入的風險,從而縮短開發(fā)周期、減少開發(fā)成本。云計算的出現(xiàn)與發(fā)展,為軟件測試技術(shù)提供了新的方向,將測試任務(wù)遷移到云平臺,在云環(huán)境下執(zhí)行測試任務(wù),不僅可以節(jié)省配置環(huán)境的成本,而且還極大的加快了測試任務(wù)的執(zhí)行速度,減少測試時間的同時還減少了測試人員的冗余工作。在云平臺上執(zhí)行測試任務(wù),高效的任務(wù)調(diào)度算法是必不可少的。優(yōu)秀的調(diào)度算法可以提高整個系統(tǒng)的資源利用率,縮短任務(wù)的執(zhí)行時間。目前云環(huán)境中的調(diào)度算法一般都存在著一些局限性,不能完全適應測試任務(wù),因為測試任務(wù)不同于一般的任務(wù),測試任務(wù)不僅本身帶有不同的優(yōu)先級別,而且測試任務(wù)之間還存在著依賴關(guān)系。尤其是在執(zhí)行回歸測試任務(wù)時,調(diào)度算法變得更為重要。因此本文針對云平臺下的回歸測試任務(wù)調(diào)度問題,對測試任務(wù)的調(diào)度策略進行了深入的研究。針對優(yōu)先級不同的特性,提出了一種基于權(quán)重的調(diào)度算法Weight Scheduler,算法不僅考慮了測試任務(wù)的初始優(yōu)先級,還可以根據(jù)集群的具體資源使用情況,調(diào)度測試任務(wù);為了避免出現(xiàn)饑餓現(xiàn)象,對于等待時間較長的測試任務(wù)給予適當增長權(quán)重,使調(diào)度盡可能公平。對比的實驗結(jié)果表明,Weight Scheduler調(diào)度算法比Hadoop自帶調(diào)度算法Capacity Scheduler效率更高。針對任務(wù)間依賴關(guān)系,策略中首先對測試任務(wù)進行預處理,根據(jù)用戶上傳的測試任務(wù)抽象出DAG圖。從DAG圖中劃分出路徑,每條路徑中的節(jié)點間有依賴,不同路徑之間任務(wù)可并行。然后根據(jù)DAG圖中路徑,整合測試用例和修改測試腳本�？紤]了腳本維護成本問題,實現(xiàn)了測試腳本的參數(shù)化。最后,將測試腳本和測試用例上傳到Hadoop的HDFS文件系統(tǒng)。結(jié)合MapReduce編程模型,對修改后的測試腳本設(shè)計map函數(shù)和reduce函數(shù),其中加入啟動自動化測試工具語句,自動執(zhí)行測試,回收測試結(jié)果。MapReduce的執(zhí)行需要Weight Scheduler來控制,算法根據(jù)Hadoop云平臺狀態(tài)對測試任務(wù)進行調(diào)度。結(jié)合自動化測試工具Selenium在Hadoop上搭建云測試任務(wù)管理平臺,以校內(nèi)網(wǎng)站為被測目標進行了測試整個平臺的實驗。實驗結(jié)果證明了本文研究算法的高效性以及調(diào)度策略的有效性,相比于單機執(zhí)行測試任務(wù),在云平臺下節(jié)省了測試時間,加快了測試速度。
[Abstract]:With the rapid development of software industry, more and more attention has been paid to software development cycle and development cost. As an important part of software development, software testing not only provides quality control for software products. Moreover, it can reduce the risk of repeated input, thus shorten the development cycle and reduce the development cost. The emergence and development of cloud computing provide a new direction for software testing technology. Migration of test tasks to cloud platform and execution of test tasks in cloud environment can not only save the cost of configuration environment, It also greatly speeds up the execution of the test task, reduces the test time and reduces the redundant work of the testers. Efficient task scheduling algorithm is necessary to execute test task on cloud platform. The excellent scheduling algorithm can improve the resource utilization of the whole system and shorten the execution time of the task. At present, the scheduling algorithms in cloud environment generally have some limitations and can not be fully adapted to test tasks, because test tasks are different from normal tasks, and test tasks not only have different priority levels, There are also dependencies between test tasks. Especially when performing regression testing, scheduling algorithm becomes more important. Therefore, in this paper, the scheduling strategy of test task is deeply studied in view of the problem of regression test task scheduling on cloud platform. According to the characteristics of different priority, a weight-based scheduling algorithm, weight Scheduler, is proposed. The algorithm not only considers the initial priority of the test task, but also can schedule the test task according to the specific resource usage of the cluster. In order to avoid the phenomenon of hunger, the test task with longer waiting time is given the appropriate increase weight to make the scheduling as fair as possible. The experimental results show that weight Scheduler is more efficient than Hadoop's own capacity Scheduler. According to the dependency relationship between tasks, the test task is preprocessed firstly, and the DAG diagram is abstracted according to the test task uploaded by the user. The path is divided from the DAG graph, the nodes in each path have dependencies, and the tasks between different paths can be parallel. Then integrate test cases and modify test scripts according to the path in the DAG diagram. The cost of script maintenance is considered, and the parameterization of test script is realized. Finally, the test scripts and test cases are uploaded to Hadoop's HDFS file system. Combined with MapReduce programming model, the map function and reduce function are designed for the modified test script, in which the automatic test tool statement is added, the test is executed automatically, and the execution of the test result. MapReduce needs weight Scheduler to control the execution of the test result. The algorithm schedules test tasks according to Hadoop cloud platform state. The cloud test task management platform was built on Hadoop with selenium, and the whole platform was tested on the campus website. The experimental results show that the algorithm is efficient and the scheduling strategy is effective. Compared with single machine, the test time is saved and the test speed is accelerated under the cloud platform.
【學位授予單位】：長春工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP311.53

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本文編號：2050364