發(fā)布時間：2020-06-17 09:38

【摘要】：隨著云計算與大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅速發(fā)展,Spark作為一種基于內(nèi)存計算的大型數(shù)據(jù)處理框架已被廣泛應(yīng)用。為提升任務(wù)執(zhí)行效率,針對該平臺的研究已成為一大熱點。在Spark環(huán)境下,數(shù)據(jù)的緩存、讀取和計算都是在內(nèi)存中進行,大大減少了內(nèi)存和硬盤之間數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r間,提高了任務(wù)的執(zhí)行效率。但是進一步提高Spark的計算性能,探索高效的作業(yè)調(diào)度算法與更有效利用內(nèi)存資源仍是亟待解決的兩個熱點問題。因此本文針對Spark On Yarn模式下的作業(yè)調(diào)度算法以及Spark的內(nèi)存使用機制做出了相應(yīng)的研究與改進,本文主要研究內(nèi)容如下:(1)基于遺傳禁忌的Spark作業(yè)調(diào)度研究本文采用Spark On Yarn部署模式,針對Yarn模式下幾種調(diào)度算法中存在的不足,提出一種新的作業(yè)調(diào)度方法。通過研究遺傳算法種群在進化過程中的變化,首先提出一種改進最優(yōu)保存策略,針對交叉和變異操作提出一種修正自適應(yīng)遺傳算法—MAGA(Modified Adaptive GA)。進一步通過將MAGA與禁忌算法融合,提出一種修正自適應(yīng)遺傳禁忌算法的Spark作業(yè)調(diào)度方法。試驗驗證該作業(yè)調(diào)度算法能夠有效降低任務(wù)的執(zhí)行時間,提升任務(wù)執(zhí)行效率。(2)基于Spark的內(nèi)存緩存管理研究RDD是Spark特有的抽象數(shù)據(jù)模型,針對RDD緩存的選擇以及LRU替換算法進行改進,本文提出RDD緩存預(yù)判機制,同時通過引入熵值法提出基于RDD分區(qū)特征的權(quán)重模型和權(quán)值更新機制,實現(xiàn)了優(yōu)化內(nèi)存利用率的目標(biāo)。最后通過搭建Hadoop+Spark集群環(huán)境,采用Spark On Yarn模式對上述兩種改進方法進行實驗驗證。首先針對修正自適應(yīng)遺傳禁忌算法的Spark作業(yè)調(diào)度算法,在仿真環(huán)境下驗證改進的遺傳禁忌算法有效性的基礎(chǔ)上,進一步在集群環(huán)境下驗證得出該作業(yè)調(diào)度算法能夠有效降低任務(wù)的執(zhí)行時間,提升任務(wù)執(zhí)行效率;然后在同一實驗環(huán)境下驗證了RDD緩存預(yù)判機制以及優(yōu)化的替換算法的有效性,實驗結(jié)果表明該方法能夠有效降低任務(wù)執(zhí)行時間,提升內(nèi)存利用率。
【學(xué)位授予單位】：河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP311.13
【圖文】：

用程序和服務(wù)）進行無處不在的、方便快捷、按需管理或者服務(wù)商的交互來快速的提供和釋放計算資源核心層PaaS層海量數(shù)據(jù)的分布式存儲技術(shù) 海量數(shù)據(jù)的處理模型資源管理與調(diào)度技術(shù)SaaS層各類應(yīng)用服務(wù)，如：括 GoogleApps通用的應(yīng)用：Hadoop，Spark，數(shù)據(jù)庫等Q保機資監(jiān)用戶訪問層

圖 2.2 Spark 生態(tài)系統(tǒng)圖Spark 運行架構(gòu)分析群基本運行架構(gòu)如圖 2.3 所示，DriverApplication 即 Driver 應(yīng)由 Spark Driver 負責(zé)，其可以認為是 Spark 的客戶端。在向進行 SparkContext 初始化工作。該初始化工作包括:創(chuàng)建 S執(zhí)行環(huán)境的構(gòu)建主要包括創(chuàng)建安全管理器 SecurityManager 同時也包括實例化 ShuffleManager,其主要負責(zé)管理本地以及l(fā)e 操作;創(chuàng)建瀏覽器能訪問到的監(jiān)控環(huán)境 SparkUI，用戶可以通有 Job 的進度、狀態(tài)信息；創(chuàng)建負責(zé)任務(wù)提交的任務(wù)調(diào)度器 請求集群管理器對任務(wù)進行調(diào)度；創(chuàng)建并啟動 DAGSchedu任務(wù)提交給 TaskScheduler 前將任務(wù)轉(zhuǎn)換為 RDD，并組織成任務(wù)之間的依賴關(guān)系，將 RDD 劃分到不同的 Stage 中，并eduler 借助 ActorSystem 將任務(wù)提交到 ClusterManager(集群管

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本文編號：2717414