Hadoop自適應任務調(diào)度算法
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針對異構集群任務推測式執(zhí)行算法存在的任務進度比例固定、落后任務被動選取等問題，提出基于快慢節(jié)點集計算能力差異的自適應任務調(diào)度算法。該算法量化節(jié)點集計算能力差異實現(xiàn)分集調(diào)度，并通過節(jié)點與任務速率的動態(tài)反饋及時更新快慢節(jié)點集，提高節(jié)點集資源利用率與任務并行度。在兩節(jié)點集中，利用動態(tài)調(diào)整任務進度比例判別落后任務，主動選擇采用替代執(zhí)行方式為落后任務執(zhí)行備份任務的快節(jié)點，從而提升任務執(zhí)行效率。與最長近似結束時間（ LATE）算法的實驗對比結果表明，該算法在短作業(yè)集、混合型作業(yè)集、出現(xiàn)節(jié)點性能下降的混合型作業(yè)集執(zhí)行時間上比LATE算法分別縮短了5.2l%、20. 51%、23. 86%，啟用的備份任務數(shù)比LATE算法明顯減少。所提算法可使任務主動適應節(jié)點差異，在減少備份任務的同時有效提高作業(yè)整體執(zhí)行效率。
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