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隨著基于Hadoop平臺的大數(shù)據技術的不斷發(fā)展和實踐的深入，Hadoop YARN資源調度策略在異構集群中的不適用性越發(fā)明顯。一方面，節(jié)點資源無法動態(tài)分配，導致優(yōu)勢節(jié)點的計算資源浪費、系統(tǒng)性能沒有充分發(fā)揮；另一方面，現(xiàn)有的靜態(tài)資源分配策略未考慮作業(yè)在不同執(zhí)行階段的差異，易產生大量資源碎片?；谝陨蠁栴}，提出了一種負載自適應調度策略。監(jiān)控集群執(zhí)行節(jié)點和提交作業(yè)的性能信息，利用實時監(jiān)控數(shù)據建模、量化節(jié)點的綜合計算能力，結合節(jié)點和作業(yè)的性能信息在調度器上啟動基于相似度評估的動態(tài)資源調度方案。優(yōu)化后的系統(tǒng)能夠有效識別集群節(jié)點的執(zhí)行能力差異，并根據作業(yè)任務的實時需求進行細粒度的動態(tài)資源調度，在完善YARN現(xiàn)有調度語義的同時，可作為子級資源調度方案架構在上層調度器下。在Hadoop 2．O上實現(xiàn)并測試該策略，實驗結果表明，作業(yè)的自適應資源調度策略顯著提高了資源利用率，集群并發(fā)度提高了2到3倍，時間性能提升了近10%。
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