朱立

摘要：在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)快速發(fā)展的背景下，云計(jì)算在數(shù)據(jù)挖掘等海量數(shù)據(jù)處理中起著重要作用。Hadoop是一個(gè)開(kāi)源云計(jì)算平臺(tái)，其核心是作業(yè)調(diào)度算法，通過(guò)作業(yè)調(diào)度算法的研究，可以提升大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理能力。文章闡述了Hadoop平臺(tái)和其作業(yè)調(diào)度算法，然后進(jìn)行實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建，進(jìn)而對(duì)Hadoop平臺(tái)下作業(yè)調(diào)度算法進(jìn)行研究。

關(guān)鍵詞：Hadoop；作業(yè)調(diào)度；集群

前言

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展，其面臨的問(wèn)題也日益突顯，主要問(wèn)題是用戶的飛速增長(zhǎng)，使得大規(guī)模數(shù)據(jù)處理成為難題。因此，需要借助Hadoop這個(gè)大數(shù)據(jù)處理工具。但是，在實(shí)際應(yīng)用中，需要通過(guò)作業(yè)調(diào)度算法對(duì)Hadoop平臺(tái)性能改進(jìn)，減少資源的浪費(fèi)，同時(shí)提升數(shù)據(jù)的處理能力。

一、Hadoop平臺(tái)概述

云計(jì)算是由網(wǎng)格計(jì)算、分布式計(jì)算等發(fā)展而成的一種全新的商業(yè)計(jì)算模型。云計(jì)算技術(shù)由上至下可以劃分為軟件即服務(wù)、平臺(tái)即服務(wù)、基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)三層[1]。而文章所研究的Hadoop屬于平臺(tái)即服務(wù)層，即云計(jì)算開(kāi)源組織的分布式計(jì)算框架。Hadoop平臺(tái)為應(yīng)用程序提供了可靠的接口，節(jié)約了用戶數(shù)據(jù)處理的成本，具有良好的可靠性、擴(kuò)展性等優(yōu)點(diǎn)。且在云環(huán)境下較為容易的搭建數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，同時(shí)也助力了云環(huán)境數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展。

二、作業(yè)調(diào)度算法

作業(yè)調(diào)度目標(biāo)是以滿足用戶作業(yè)需求為前提，提高系統(tǒng)的吞吐量，保障系統(tǒng)的負(fù)載均衡。目前，Hadoop平臺(tái)主要的作業(yè)調(diào)度算法有FIFO調(diào)度算法、公平調(diào)度算法、計(jì)算能力調(diào)度算法三種，下面對(duì)這三種算法進(jìn)行介紹。

（1）FIFO算法

FIFO（First In First Out，先進(jìn)先出）調(diào)度算法是Hadoop平臺(tái)中默認(rèn)的算法[2]。FIFO調(diào)度算法在集群中，將接收到的用戶作業(yè)提交到一個(gè)隊(duì)列中，提交操作是按照作業(yè)優(yōu)先級(jí)順序或者是提交時(shí)間順序進(jìn)行。將數(shù)據(jù)初始化后，由TaskTracker為每一個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行任務(wù)的分配操作，分配的順序一般是按照提交時(shí)間來(lái)進(jìn)行的。節(jié)點(diǎn)任務(wù)在執(zhí)行的過(guò)程中，任務(wù)是不能被剝奪的。FIFO算法的實(shí)現(xiàn)是JobQueueTask Scheduler，位于org.apache.mapred文件夾中。

該算法的主要優(yōu)點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、運(yùn)行穩(wěn)定，因?yàn)樵撍惴ㄡ槍?duì)的是單用戶、單類型的作業(yè)調(diào)度。而在調(diào)度處理多用戶多類型過(guò)程中，出現(xiàn)性能不穩(wěn)、隊(duì)列尾端作業(yè)餓死、資源浪費(fèi)等問(wèn)題。

（2）公平調(diào)度算法

公平調(diào)度算法是針對(duì)多用戶多類型的作業(yè)進(jìn)行調(diào)度的算法。公平調(diào)度算法中，在作業(yè)優(yōu)先級(jí)一致的條件下，幾乎均勻的將資源分配給各個(gè)作業(yè)節(jié)點(diǎn)。如果集群中僅有一個(gè)作業(yè)運(yùn)行的情況下，該作業(yè)獨(dú)自享有這個(gè)集群。當(dāng)新的作業(yè)進(jìn)入時(shí)，需要按照作業(yè)的優(yōu)先級(jí)進(jìn)行集群分享。簡(jiǎn)而言之，作業(yè)權(quán)重相同，作業(yè)分配的集群資源是相同的。

該算法的主要優(yōu)點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)多用戶的資源平均共享，提交時(shí)間較晚的作業(yè)不會(huì)餓死。但是該算法忽視了作業(yè)調(diào)度優(yōu)先級(jí)問(wèn)題。

（3）計(jì)算調(diào)度算法

計(jì)算調(diào)度算法功能與公平調(diào)度算法類似，但是在調(diào)度設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)中存在差異。該算法針對(duì)的是多用戶作業(yè)隊(duì)列，每個(gè)隊(duì)列按照配置獲取節(jié)點(diǎn)執(zhí)行任務(wù)TaskTrack，然后按照配置的不同，對(duì)集群資源的百分比進(jìn)行分配，這種算法能夠?qū)γ總€(gè)隊(duì)列的資源予以限制。每個(gè)隊(duì)列采用的是FIFO調(diào)度算法，隊(duì)列內(nèi)的調(diào)度是按照作業(yè)優(yōu)先級(jí)進(jìn)行的，而任務(wù)提交是系統(tǒng)隨機(jī)進(jìn)行分配的。

該算法的設(shè)計(jì)思想是能夠合理的分配計(jì)算資源在用戶之間、隊(duì)列之間的比例。但是，該調(diào)度算法簡(jiǎn)愛(ài)那個(gè)數(shù)據(jù)處理放置到最后進(jìn)行考慮，就導(dǎo)致了作業(yè)的執(zhí)行效率降低。

三、實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

文章通過(guò)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的搭建，對(duì)上述三種調(diào)度算法在執(zhí)行中的不同進(jìn)行對(duì)比。針對(duì)多個(gè)測(cè)試隊(duì)列、多類型作業(yè)在不同作業(yè)調(diào)度算法下的性能，得出實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

1、實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建

Hadoop實(shí)驗(yàn)環(huán)境的搭建，采用的是三臺(tái)普通的服務(wù)器進(jìn)行測(cè)試，三臺(tái)服務(wù)器的主機(jī)名分別為f1、f2、f3，其IP地址分別為178.178.1.31、178.178.1.32、178.178.1.33。

集群節(jié)點(diǎn)的硬件配置是，CPU 是4核，內(nèi)存4GB，硬盤(pán)是320GB，；軟件環(huán)境是Ubuntu-desktop操作系統(tǒng)，安裝javajdkl和Hadoop軟件，適用的開(kāi)發(fā)工具是eclipse。其中，Hadoop軟件安裝的分別是1.0.4版本和2.2.0版本。

2、實(shí)驗(yàn)實(shí)施

實(shí)驗(yàn)的思路是，通過(guò)兩個(gè)量級(jí)規(guī)模較小且相近的作業(yè)，和一個(gè)量級(jí)較大的作業(yè)進(jìn)行比較，比較的是調(diào)度算法的運(yùn)行時(shí)間和響應(yīng)的情況。

實(shí)驗(yàn)中測(cè)試文件是英文小說(shuō)。在/Lerasort路徑下生成三組作業(yè)原始數(shù)據(jù)，分別時(shí)10MB、15MB、1G。然后在Hadoop平臺(tái)中運(yùn)行，Teragen生成行大小是100B的數(shù)據(jù)。運(yùn)行命令中參數(shù)的設(shè)置是根據(jù)生成數(shù)據(jù)的總量計(jì)算得出的。接下來(lái)在三臺(tái)PC機(jī)中提交作業(yè)，且不同調(diào)度算法中的提交順序相同。

實(shí)驗(yàn)選擇WordCount測(cè)試方式對(duì)作業(yè)執(zhí)行，該方式主要是對(duì)文件中單詞出現(xiàn)的次數(shù)進(jìn)行獲取。將參試文件轉(zhuǎn)到HDFS中，然后進(jìn)行調(diào)度算法的測(cè)試。

3、結(jié)果分析

使用FIFO調(diào)度算法對(duì)作業(yè)調(diào)度情況進(jìn)行測(cè)試，按照順序提交作業(yè)，作業(yè)運(yùn)行的情況如表1所示。

使用公平調(diào)度算法運(yùn)行作業(yè)，運(yùn)行的情況如表2所示。

使用計(jì)算能力調(diào)度算法對(duì)每個(gè)作業(yè)運(yùn)行，運(yùn)行信息如表3所示。

通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，公平調(diào)度算法的執(zhí)行更為有效，因?yàn)槠湓谔峤蛔鳂I(yè)時(shí)，就對(duì)資源進(jìn)行分配。

總結(jié)：

為了對(duì)Hadoop平臺(tái)下的作業(yè)調(diào)度算法進(jìn)行研究，文章建立了小型的Hadoop集群，通過(guò)三種不同規(guī)模的作業(yè)，對(duì)三種調(diào)度算法進(jìn)行了解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，公平調(diào)度算法較其他兩種算法具有靈活、高效的優(yōu)勢(shì)。這一研究提高Hadoop平臺(tái)的性能和資源利用效率都具有十分重要的實(shí)際意義。

參考文獻(xiàn)：

[1]戴小平，張宜力.Hadoop平臺(tái)下計(jì)算能力調(diào)度算法的改進(jìn)與實(shí)現(xiàn)[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2015，51（19）：61-65.

[2]李千目，張晟驍，陸路，等.一種Hadoop平臺(tái)下的調(diào)度算法及混合調(diào)度策略[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2013，50（s1）：361-368.