異構MapReduce集群的網(wǎng)絡與調度優(yōu)化.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、因為MapReduce對于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)有著很好的可擴展性,所以MapReduce成為了云計算中非常流行的一個編程模型。但是,MapReduce在異構集群上的表現(xiàn)并不好。出現(xiàn)這種情況的原因是Hadoop的MapReduce的負載均衡機制——備份任務會造成過量的網(wǎng)絡流量,與Shuffle爭奪帶寬。
　　本課題基于OpenFlow協(xié)議提出了一個稱為OFScheduler+的動態(tài)異構MapReduce集群優(yōu)化方案,可以減少帶寬爭奪情況。

2、優(yōu)化方案主要致力于減少帶寬競爭,增加鏈路負載的平衡性和帶寬利用率,同時對于MapReduce任務調度算法的任務分配算法進行了改進,使得任務分配的時代考慮了網(wǎng)絡的因素。OFScheduler+包括下面的4個部分:
　　(1)一個可以標記不同流量類型的標記機制,利用對IP頭部的ToS的值進行修改的方法標記了不同類型的流量
　　(2)一個針對MapReduce基層網(wǎng)絡特征進行特殊優(yōu)化的動態(tài)流調度算法,可以提高集群的網(wǎng)絡利用率

3、>　　(3)一個流速控制機制,可以根據(jù)集群中當前的網(wǎng)絡狀態(tài),事實上開啟或者關閉MapReduce的負載平衡機制
　　(4) JobTracker通過查詢OpenFlow的控制器得到當前網(wǎng)絡的狀態(tài),并將網(wǎng)絡因素融入了MapReduce調度算法的任務分配方案中
　　為了對本課題提出的優(yōu)化方案的效果進行評估,我們實現(xiàn)了一個MapReduce模擬器,以及一個真實的OpenFlow的testbed。模擬結果說明,在一個多路徑拓撲的異構

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