基于权值的Hadoop调度算法改进与实现

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Hadoop集群公平调度算法的改进与实现

摘要：ｄｏ作为ＭａＲｅｕｅ开源实现被越来越多的企业使用。但是当Ｈａｏｐ群中出现较多的小作业时，用其内置的调Ｈａｏｐｐｄｃ的ｄｏ集使
度算法就会降低整个系统的吞吐率Ｉ。该文针对这个不足，出了基于公平调度的延时调度算法。通过设定一定的延时来保证数提据的本地性，实验结果表明改进的调度算法可以提高整个系统的吞吐率。
Ｃｍｐｔｒｎｗｅｇｎｅｈｏｏｙ电脑知识与技术ｏｕｅｏｌｅａｄＴｃｎｌＫｄｇ
Ｖｏ．，．，ａｕｒ０１１Ｎｏ１Ｊｎａｙ２２８
Ｈｄｏａｏｐ集群公平调度算法的改进与实现
李鑫张，鹏
（西安建筑科技大学，陕西西安７０５）１０５
ＬＩＫｉｎ，ＺＨＡＮＧｎＰｅｇ
（ ’ｎＵｎｖｒｔｆｃｉｃｕｅａｄＴｅｈｏｏｙＸｉａ０５，ｉａＸｉａｉｅｓｙｏＡｒｈｔｔｒｎｃｎｌｇ， ’Ｄ７１０５Ｃｈｎ）ｉｅ
Ａｂｓｒｃ：ＨａｔａｔｄｏｏｓｉｒａｉｌｉｇｏｎｔｒｒｓｓａａｐｉｎｃｅｓｎｇｙｕｓｎｆｒｅｅｐｅｓｎｏｐｅｓｃｍｐｌｎａｉｎｆＭａｌ．ｄｅｉｎｏｕｒｅｉａｔｔｏｏｐｑｅｕｃ．ＢｕｔｗｈｎＨａｏｐｃｕｓｅｓｏｃｕｅｄｏｌｔｒｃｒ
出的这两种新的调度算法并不能保证系统较高的吞吐率。针对由小作业引起的吞吐率下降，采用一种作业延时分配的策略可以有

毕业论文 Hadoop云计算平台作业调度算法的研究

摘要数据的指数级增长向世界互联网巨头Google、Yahoo、Amazon和Microsoft 等这些处于市场领导地位的公司提出了挑战，它们需要分析TB级和PB级的海量数据以发现有价值的信息推荐给那些有潜在需求的人群。

现有的工具正变得无力处理如此大的数据集，Google率先推出了MapReduce编程模型，这是Google 公司为了在廉价的计算机集群上来存储并处理PB级的数据而提出的一种解决方案。

这一解决方案引起了学术界和工业界的广泛关注，因为许多企业同样面临数据膨胀的挑战，一些开源软件诸如Hadoop等给这些企业带来了希望，使它们能够在廉价的计算机集群上存储海量数据，并能够运用MapReduce的思想并行处理这些海量数据，为它们节约了大量的计算以及存储成本。

由于现有的Hadoop集群中包含各种类型的作业，有些作业对完成时间没有要求，而某些作业的完成时间过长时有可能给企业带来损失，为此本文着重研究了集群中各种作业的调度执行流程，分析了MapReduce现有的调度机制，本文针对目前调度算法不能支持对时间紧迫性要求较高的作业的需求，对作业调度算法进行了相应的改进，设计并编写了一个双队列的作业调度器，并研究了集群中慢节点的判定方法、推测执行任务的选定方法，以将推测执行的任务尽量分配给快节点执行，最大化的减少集群中资源的浪费，更好地满足用户的需求。

最后，我们通过搭建Hadoop集群对编写的双队列调度器的性能进行测试，验证了改进后调度算法的正确性，在集群中有各种类型的作业时，该调度器能够优先执行一些紧迫性要求较高的作业，以使它们尽早地完成，提高了集群资源的使用率，从而满足各种用户的需求。

关键词：Hadoop；作业调度；云计算；推测执行任务AbstractThe giant companies of the Internet, such as Google, Yahoo, Amazon and Microsoft and so on, have large amounts of data. The exponential data bring out many problems, so they have to discover the new technologies to anaylyze TB and PB level mass data to achieve useful information. The message is useful to those companies to find the popular books and musics, and recommend the popular news and books to the potential customers. But, the existing tools are becoming unable to handle such large data sets. Google, the first company who provide the MapReduce programming model and the model is able to process the data of PB levels in inexpensive computer clusters parallelly. This solution has attracted many companies in academical and the industrial, because many companies face the same challenge of data expansion problems. The problem was that many companies didn’t have the ablity to develop theirs own tools. Some opensource software, such as Hadoop, OpenStack and so on, offer promising hope those companies, and the companies can store huge amounts of data on inexpensive computer clusters, and be able to use the idea of MapReduce parallel processing of these massive data , as they save a lot of computing and storage costs.As the existing Hadoop cluster contai ns various types of jobs, some jobs’ completion time is not required, but others must finish in the given time to reduce some losses of the company, for which this article focuses on the various operating cluster scheduling the execution flow, analyzed existing MapReduce scheduling technology, and the paper find that the current scheduling algorithms can not support the higher requirements for time-critical jobs, so the job scheduling algorithms have some room to improvement, so we designd and implemented a double queue job scheduler, and studied the slow node cluster determination method, besides, we study the slow tasks which influence the jobs’ finish time. The task will be setup a speculate task in other node to speed up the task. The purpose of the improvement is to reduce the waste of resources in the cluster, and fufill the needs of the users.And finally, we set up a Hadoop cluster with our double queue scheduler to verify the performance of the improved scheduling algorithm, there are various types of jobs in a cluster, the scheduler can perform better when the cluster has the deadline jobs, and it can speed up the job’s finish time so that they can improve the utilization of resources in the cluster to meet the needs of various users.Keywords: hadoop; job scheduling; cloud computing; specutive task目录摘要 (I)Abstract (II)第1章绪论 (5)1.1 选题背景 (5)1.2 国内外研究现状 (6)1.3 论文研究内容 (7)1.4 论文组织结构 (9)第2章Hadoop开源云计算平台 (6)2.1 Hadoop平台背景 (10)2.1.1 Hadoop简介 (10)2.1.2 应用场景 (11)2.2 Hadoop平台核心组件 (12)2.2.1 Hadoop分布式文件系统 (12)2.2.2 Hadoop分布式并行计算框架 (13)2.3 本章小结 (15)第3章Hadoop平台下作业执行流程的研究 (16)3.1 作业的提交及其初始化 (16)3.2 作业调度概述 (17)3.3 Hadoop平台现有作业调度器研究 (18)3.3.1 FIFO调度器 (18)3.3.2 计算能力调度器 (19)3.3.3 公平份额调度器 (19)3.4 本章小结 (20)第4章Hadoop平台下作业调度算法的分析与优化 (21)4.1 Hadoop集群中各种资源及其调度机制 (21)4.2 推测执行任务以及其优化 (21)4.2.1 现有推测执行任务选定标准的不足 (22)4.2.2 改进后推测执行任务选定标准 (23)4.3 集群中慢节点的选定方法 (23)4.4 作业调度的优化 (25)4.4.1 选择任务的策略 (25)4.4.2 支持软实时调度的双队列作业调度器 (26)4.4.3 作业初始化后的任务选择策略 (30)4.5 本章小结 (33)第5章实验与结果分析 (34)5.1 实验平台与配置 (34)5.1.1 SSH、JDK以及Hadoop的安装与配置 (34)5.1.2 Hadoop的完全分布式配置 (36)5.2 实验结果与分析 (38)第6章结论与展望 (40)6.1 本文总结 (40)6.2 工作展望 (42)参考文献........................................................................................ 错误!未定义书签。

Hadoop中作业调度算法的研究与改进

Hadoop中作业调度算法的研究与改进摘要近年来，随着MapReduce分布式计算框架的提出，一场席卷全球的变革正在互联网领域内悄然发生。

作为MapReduce的开源实现，Hadoop分布式系统得到了国内外各大互联网公司的广泛应用。

多用户共享式集群环境是Hadoop系统应用的典型场景。

其中，Hadoop 系统下作业调度器性能的优劣，即能否在保证作业调度过程公平性的同时最大限度的提升共享集群的整体吞吐效率，是决定Hadoop系统能否充分发挥分布式计算优势的关键。

目前Hadoop下已有的各种作业调度器无一例外的都是基于各种队列进行作业调度的。

其本质是一种“基于队列”的贪心算法，即在不了解共享集群全局信息的情况下，就“草率”的以实现作业任务“本地性执行”最大化为目的进行作业任务调度。

共享集群的整体吞吐效率往往在片面追求任务执行本地性的过程中被消耗。

本文为了克服“基于队列”贪心算法的弊端，在Hadoop下的作业调度器中引入了“最小代价流图”的思想，提出了“基于最小代价流”的作业调度算法，并针对在多用户共享式集群环境下作业调度过程如何进行“流图”建模的问题，进行了系统、详细的理论研究。

本文还在理论建模基础上实现了一个Hadoop分布式系统下的、“基于最小代价流”的作业调度器。

通过与Hadoop下已有作业调度器进行比较实验，本文验证了在多用户共享式集群环境下，“基于最小代价流”的作业调度算法在保证作业调度过程公平性的同时，对于提升共享集群整体吞吐效率方面性能的有效性。

关键词：作业调度器，MapReduce，基于队列，Hadoop，最小代价流THE RESEARCH AND IMPROVEMENT OF JOB SCHEDULING ALGORITHM UNDER HADOOPABSTRACTIn recent years, an world-wide revolution has taken place in the Internet area after Google proposed to the public the MapReduce distributed computing framework. As the open source implementation for MapReduce, Hadoop distributed system has been used in practice widely throughout major Internet companies home and abroad. Especially, the multi-user shared cluster scene is one of Hadoop’s typical application contexts. And the key to the maximization of the distributed computing advantage is the actual performance of the job scheduler under Hadoop. In other words, everything will be ok if the job scheduler could promote the whole cluster throughput while ensuring the job scheduling fairness.All the current job schedulers under Hadoop are line-based, the essence of which is a greedy algorithm. It makes job scheduling decision very curtly in aim of the maximization for task locality executing, when only grasping some local information about the shared cluster. The whole cluster throughput would usually be consumed in excessive pursuit of task locality executing. This paper brings the “min-cost flow graph” concept into the job scheduler mechanism under Hadoop, proposes the “min-cost flow” based job scheduling algorithm, and makes a detailed theory research on how to model as a flow graph the job scheduling process upon a multi-user shared cluster in aim of overcoming shortcuts of line-based greedy algorithm. Furthermore, this paper also implements a “min-cost flow” based job scheduler system upon the Hadoop distributed computing platform on the basis of theory modeling.By deploying comparative experiments between the “min-cost flow” based job scheduler and Hadoop’s existing job scheduler, it is proved that “min-cost flow” based job scheduling algorithm indeed improve thewhole cluster throughput efficiently while offering the guarantee for the job scheduling fairness under multi-user shared cluster environment.KEY WORDS: job scheduler, MapReduce, line-based, Hadoop, min-cost flow目录摘要 (I)第一章绪论 (1)1.1. 课题背景及意义 (1)1.2. 研究现状 (2)1.2.1. FIFO（First In First Out）调度 (2)1.2.2. HOD（Hadoop On Demand）调度 (3)1.2.3. 公平调度器（Fair Scheduler） (3)1.3. 论文内容与研究点 (4)1.3.1. 调度算法建模 (4)1.3.2. 作业调度器的实现 (5)1.3.3. 验证作业调度器的调度效果 (5)1.4. 论文结构 (5)第二章“基于最小代价流”作业调度算法的理论研究 (7)2.1. Hadoop已有作业调度器存在的问题 (7)2.2. “基于最小代价流”作业调度算法的思想 (8)2.3. 最小代价流图 (9)2.4. 对作业调度过程建模 (9)2.5. 构造最小代价流图 (13)2.5.1. 计算作业的最小资源配额和公平资源份额 (13)2.5.2. 对作业调度场景进行数学建模 (15)2.5.3.任务节点 (16)2.5.4. “调度不执行”节点 (17)2.5.5. X节点 (17)2.5.6. 机架节点 (18)2.5.7. 集群节点 (18)2.5.8. Sink节点 (18)2.5.9. 作业调度方案的解析 (18)2.5.10. 计算流图的最小代价解 (19)第三章“基于最小代价流”作业调度器的实现 (23)3.1. Hadoop下作业调度器的实现机制 (23)3.2. “基于最小代价流”作业调度器的实现细节 (23)第四章对“基于最小代价流”作业调度算法的实验验证 (27)4.1. 实验集群配置信息 (27)4.2. 实验应用 (28)4.2.1.Grep (29)4.2.2.WordCount (29)4.2.3.Sort (30)4.3. 实验部署实施 (30)4.3.1.应用实例 (30)4.3.2.实验数据 (31)4.3.3.实验考察指标 (32)4.3.4. 实验部署实施 (34)4.4. 实验结果 (35)4.4.1. 实验结果展示 (35)4.4.2. 实验结果分析 (38)第五章总结与展望 (42)5.1. 论文工作总结 (42)5.2. 下一步研究方向 (43)参考文献........................................................................................ 错误!未定义书签。

改进的Hadoop作业调度算法

改进的Hadoop作业调度算法冯兴杰;贺阳【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2017(053)012【摘要】Distributed cluster has the problem of load balancing, and the Hadoop does not take into account the differences in the performance of the nodes. Although it has a load balancing mechanism, the effect is not ideal. As a result, there is often a load imbalance in the process of running. In view of the above problem, this paper has in-depth analysis of the Hadoop source code, to clarify of hadoop principle, and improves Hadoop task scheduling in Yarn which is resource management mechanism of Hadoop. Then establishes new task scheduling rules, and also proposes a performance evalua-tion index for each node, performance evaluation includes dynamic performance and static performance. On the basis of this, this paper improves FairScheduler algorithm of Yarn, and forms a scheduling algorithm considering the performance of nades. To recompile the Hadoop source code, and comparative experiment which carries out on the Hadoop platform, and proves the performance index of the join node can effectively solve the problem of Hadoop load balancing, greatly improves of running efficiency on Hadoop.%分布式集群普遍存在负载均衡问题,而Hadoop没有考虑到节点间性能的差异.虽然有负载均衡机制,但是效果不太理想,因此运行过程中经常会出现负载不均衡的情况.针对如上问题,深入分析了Hadoop源代码,理清了Hadoop的运行原理,在Hadoop资源管理机制Yarn中改进了Hadoop任务的排序,建立了新的任务排序规则,提出了对各节点性能评价的指标,分为动态性能指标和静态性能指标.在此基础上对Yarn的FairScheduler算法进行了改进,形成了考虑节点性能的调度算法.重新对Hadoop源码进行了编译,在所搭建的Hadoop平台上进行了对比实验,证明了加入节点性能指标有效解决了Hadoop负载均衡问题,对Hadoop的运行效率有了很大提高.【总页数】7页(P85-91)【作者】冯兴杰;贺阳【作者单位】中国民航大学计算机科学与技术学院,天津 300300;中国民航大学计算机科学与技术学院,天津 300300【正文语种】中文【中图分类】TP302.7【相关文献】1.MapReduce在Hadoop平台下作业调度算法的改进和实现 [J], 解慧娟2.改进人工鱼群算法在Hadoop作业调度算法的应用 [J], 吉鹏飞;齐建东;朱文飞3.基于节点性能的Hadoop作业调度算法改进 [J], 冯兴杰;贺阳4.一种Hadoop中基于改进遗传算法的作业调度算法 [J], 徐肖;胡吉明5.Hadoop平台中作业调度算法分析与改进研究 [J], 陈新因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于Hadoop平台的MapReduce模型任务调度算法的研究与改进

1441 引言随着计算机与网络技术的发展,通过网络进行传输、处理的数据流急剧增加,这也给传统的计算模式带来极大的挑战,在此情形下,云计算平台以强大的计算机能力和低廉的实现代价得到了广泛的应用。

MapReduce是Google在2004年提出的用于处理海量数据的一个高效的并行计算模型,这种模型向程序员屏蔽了复杂的内部细节,并提供了简单的编程接口,这样大大缩短了分布式程序员的开发周期,因此得到广泛应用。

而Hadoop作为MapReduce的开源实现,它提供了一个高可靠性、高容错性、良好的扩展性的分布式文件系统,因此被诸多企业应用于数据的存储与处理中。

MapReduce的任务调度算法对Hadoop平台的性能有着非常重要的影响,但是,在实际环境中,MapReduce的任务调度依旧存在着不少的缺陷,因此许多学者与组织在此课题上做了不少的研究。

2 研究进展分析在Hadoop平台中,机群节点数通常很多,因此,数据本地性是调度算法所要考虑的一个非常重要的指标,因为数据在网络中传输需要时间,且在不同机架之间传输需要的时间更多,从而会导致作业的执行周期变长,同时也会增加网络传输的开销。

MateiZaharia等人提出的延迟调度算法(Delay Scheduler)是目前研究的热点,该算法以牺牲公平性和响应时间来最大限度的保证作业在本机节点上被执行,并且设定一个时间阈值,在时间阈值内,让非本地任务进行等待。

因此,当集群中大部分作业为小作业时,该算法可以大大提高数据本地性。

针对该算法中时间阈值的设定,文献[1]和文献[2]通过节点负载量和节点释放速度进行分析,提出在运行中自适应调整时间阈值。

以上研究都是提高Map阶段数据的本地性。

综上所述,许多研究学者为了提高Hadoop系统的各方面的性能,围绕MapReduce作业调度算法进行了大量的研究与改进,然而,其中大部分对Reduce任务的调度算法的研究较少。

同时,他们更多考虑的是机群中节点具有相同处理能力的同构环境,从而限制了调度算法的应用范围。

基于机器学习的Hadoop集群资源调度算法研究

基于机器学习的Hadoop集群资源调度算法研究引言随着大数据时代的到来，数据处理的需求也呈现出爆发式增长。

Hadoop作为一种大规模分布式计算框架，被广泛应用于处理海量数据。

然而，随着数据规模的增加，Hadoop集群的资源调度成为一个具有挑战性的问题。

传统的资源调度算法在面对大规模集群的复杂运算问题时，无法提供高效的解决方案。

为了解决这一问题，基于机器学习的Hadoop集群资源调度算法应运而生。

一、Hadoop集群资源调度的挑战资源调度是Hadoop集群中至关重要的一环，它涉及到任务的分配和调度，争取充分利用集群资源以提高整体的计算效率。

然而，由于Hadoop集群的规模庞大、任务种类繁多，传统的资源调度算法面临着以下挑战：1. 复杂的任务关系：Hadoop集群中的任务通常存在着复杂的依赖关系，需要考虑任务之间的先后顺序和数据依赖关系。

传统的调度算法无法兼顾各种任务之间的关系，导致调度效率降低。

2. 动态变化的工作负载：Hadoop集群中的工作负载通常是不稳定的，会随着时间变化而动态调整。

传统的调度算法无法进行实时的资源分配和调度，导致资源利用率低下。

3. 高计算复杂度：随着集群规模的增大，任务数量和计算量都呈指数级增长。

传统的调度算法在面对大规模集群时，往往需要耗费大量的时间和计算资源，无法提供高效的解决方案。

二、基于机器学习的Hadoop集群资源调度算法为了解决传统调度算法所面临的问题，基于机器学习的Hadoop集群资源调度算法被广泛研究和应用。

基于机器学习的算法通过分析历史的资源调度数据和任务特征，可以自动学习模型，进而实现智能化的资源调度。

1. 数据预处理：基于机器学习的调度算法首先需要进行数据预处理，清洗和转换原始数据集，以便于后续的分析和建模。

数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换等步骤，可以帮助提高数据的质量和准确性。

2. 特征提取：基于机器学习的算法通过提取任务的特征信息，建立任务与资源之间的映射关系。

基于Hadoop平台的大数据分析系统优化与性能改进

基于Hadoop平台的大数据分析系统优化与性能改进随着互联网和信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中不可或缺的一部分。

在大数据时代，如何高效地处理和分析海量数据成为各行各业面临的重要挑战之一。

Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理和分析领域。

然而，随着数据规模的不断增大，Hadoop平台的性能也面临着挑战，因此对基于Hadoop平台的大数据分析系统进行优化和性能改进显得尤为重要。

优化目标优化基于Hadoop平台的大数据分析系统旨在提高系统的性能、稳定性和可靠性，以更好地满足用户对数据处理和分析的需求。

具体来说，优化目标包括但不限于以下几个方面：提升系统整体性能，减少任务执行时间，提高数据处理效率；降低系统资源消耗，提高资源利用率；改善系统容错能力，提高系统稳定性；提升系统扩展性，支持更大规模的数据处理。

优化策略为了实现以上优化目标，可以采取多种策略和方法来对基于Hadoop平台的大数据分析系统进行优化和性能改进：1. 资源管理优化通过合理配置集群资源、调整任务调度策略、优化内存管理等方式来提高系统资源利用率和整体性能。

2. 数据存储优化采用合适的存储格式、压缩算法以及数据分区策略来减少磁盘IO 开销，提高数据读写效率。

3. 任务调度优化优化任务调度算法、调整任务并行度、合理设置任务优先级等方式来提高任务执行效率和整体系统吞吐量。

4. 容错机制优化加强系统容错机制，改进故障检测与恢复机制，提高系统稳定性和可靠性。

5. 网络通信优化通过网络拓扑优化、网络带宽管理等方式来减少网络传输延迟，提高数据传输效率。

6. 算法优化针对特定的数据处理和分析任务，设计并实现更加高效的算法和计算模型，提高计算效率。

性能改进实践在实际应用中，可以结合以上优化策略，通过以下几个方面的实践来改进基于Hadoop平台的大数据分析系统的性能：集群调优：根据集群规模和任务特点合理配置集群资源，并监控集群运行状态进行动态调整。

Hadoop中的任务调度与节点调度策略解析

Hadoop中的任务调度与节点调度策略解析Hadoop是一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理领域。

在Hadoop中，任务调度和节点调度是两个关键的组成部分，它们的合理设计和优化对于系统的性能和效率至关重要。

一、任务调度任务调度是指将待执行的任务分配给集群中的节点，以实现任务的并行执行。

在Hadoop中，任务调度器负责管理和调度任务。

其中最常用的任务调度器是基于容量调度的Fair Scheduler和基于优先级的Capacity Scheduler。

1. Fair SchedulerFair Scheduler是Hadoop中最早引入的任务调度器之一。

它的核心思想是公平分配资源，以确保每个任务都能获得相对公平的执行机会。

Fair Scheduler通过维护一个任务池和多个任务队列来实现任务的调度。

任务池中的任务按照Fair Scheduler定义的公平度规则进行排序，然后依次被分配到任务队列中等待执行。

2. Capacity SchedulerCapacity Scheduler是Hadoop中另一个常用的任务调度器。

它的设计目标是实现资源的有效利用和多租户的支持。

Capacity Scheduler通过将集群资源划分为多个容量队列，并为每个队列分配一定的资源配额，来实现任务的调度。

每个队列都可以设置自己的调度规则和优先级，从而实现不同队列之间的资源分配策略。

二、节点调度节点调度是指将任务分配给集群中的节点，以实现任务的并发执行。

在Hadoop中，节点调度器负责管理和调度节点。

最常用的节点调度器是基于容量的节点调度器Capacity Scheduler和基于资源的节点调度器Fair Scheduler。

1. Capacity Scheduler在Capacity Scheduler中，节点调度器根据每个节点的资源容量和当前任务队列的资源需求来进行调度。

当一个节点上的任务完成后，节点调度器会根据调度策略从任务队列中选择一个待执行的任务分配给该节点。

《基于Hadoop的智慧物流平台的车辆调度优化算法的设计与实现》

《基于Hadoop的智慧物流平台的车辆调度优化算法的设计与实现》一、引言随着物流行业的快速发展，车辆调度问题已成为智慧物流领域的重要研究课题。

本文提出了一种基于Hadoop的智慧物流平台的车辆调度优化算法的设计与实现，旨在通过高效的算法设计和数据处理能力，提升物流运输的效率和准确性。

二、背景与意义在传统的物流行业中，车辆调度往往依赖于人工经验和简单的算法，导致运输效率低下、成本高昂。

而基于Hadoop的智慧物流平台，能够通过大数据分析和处理技术，实现车辆调度的智能化和优化。

这不仅能够提高物流运输的效率，降低运输成本，还能为物流企业带来更好的经济效益和市场竞争优势。

三、相关技术概述3.1 Hadoop技术Hadoop是一个开源的分布式计算平台，能够处理大规模的数据集，并提供高效的计算能力。

其核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce等。

3.2 车辆调度问题车辆调度问题是一种典型的组合优化问题，旨在合理安排车辆的行驶路线和调度时间，以实现运输成本最低、时间最短等目标。

四、算法设计4.1 问题描述基于Hadoop的智慧物流平台的车辆调度问题，需要考虑多个因素，如车辆数量、货物数量、装载量、运输距离、运输时间等。

目标是寻找最优的车辆调度方案，以实现运输成本最低、时间最短等目标。

4.2 算法思路本文提出的算法采用分布式计算的思想，将大规模的数据集分割成多个小数据块，并分别在Hadoop集群中的不同节点上进行计算。

具体思路如下：（1）数据预处理：将原始数据清洗、整理并存储到HDFS中。

（2）任务分解：将车辆调度问题分解为多个子问题，每个子问题对应一个数据块。

（3）分布式计算：利用MapReduce框架，在Hadoop集群中并行计算每个子问题的最优解。

（4）结果汇总：将各个节点的计算结果汇总，得到全局最优解。

4.3 算法实现具体实现过程中，可以采用以下步骤：（1）定义数据结构：设计合适的数据结构存储原始数据和中间结果。

《基于Hadoop的智慧物流平台的车辆调度优化算法的设计与实现》

《基于Hadoop的智慧物流平台的车辆调度优化算法的设计与实现》一、引言随着电子商务的迅猛发展，物流行业正面临前所未有的挑战。

为了提高物流效率、降低成本，基于Hadoop的智慧物流平台逐渐成为行业的研究热点。

该平台能够通过大数据分析、云计算等技术手段，对车辆调度进行优化，从而实现智能化的物流管理。

本文将重点探讨基于Hadoop的智慧物流平台的车辆调度优化算法的设计与实现。

二、问题背景及意义车辆调度问题是物流领域中的一个核心问题。

传统的车辆调度方法往往依赖于人工经验，难以满足现代物流的高效、准确、低成本的需求。

因此，研究基于Hadoop的智慧物流平台的车辆调度优化算法，对于提高物流行业的整体效率、降低运营成本、提升客户满意度具有重要意义。

三、算法设计1. 数据处理与存储Hadoop作为一种分布式计算框架，能够处理海量数据。

在智慧物流平台中，首先需要对物流数据进行采集、清洗、转换和存储。

这些数据包括订单信息、车辆信息、路况信息、货物信息等。

通过Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed File System）进行数据存储，利用MapReduce进行数据处理，从而实现高效、可靠的数据管理。

2. 算法模型设计针对车辆调度问题，本文提出了一种基于大数据分析的优化算法。

该算法通过分析历史数据、实时路况、订单需求等信息，预测未来一段时间内的交通状况和货物需求，从而为车辆调度提供决策支持。

算法采用贪心策略、动态规划等方法，实现车辆的实时调度和路径规划。

四、算法实现1. 系统架构设计系统采用分布式架构，以Hadoop为基础，结合其他开源框架（如Zookeeper、HBase等）构建。

系统架构包括数据采集层、数据处理层、算法层和应用层。

数据采集层负责数据采集和存储；数据处理层利用Hadoop进行数据处理；算法层实现车辆调度优化算法；应用层提供用户接口和业务逻辑。

2. 算法实现细节（1）数据预处理：对采集到的数据进行清洗、转换和存储，为后续的算法分析提供数据支持。

《基于Hadoop的智慧物流平台的车辆调度优化算法的设计与实现》

《基于Hadoop的智慧物流平台的车辆调度优化算法的设计与实现》一、引言随着科技的不断进步和互联网的飞速发展，物流行业面临着巨大的挑战和机遇。

为了提高物流效率，降低运营成本，智慧物流平台应运而生。

本文将重点探讨基于Hadoop的智慧物流平台的车辆调度优化算法的设计与实现。

二、背景与意义车辆调度是物流行业中的核心问题之一。

传统的车辆调度方法往往依赖于人工经验和规则，难以满足日益增长的物流需求。

因此，研究并实现基于Hadoop的智慧物流平台的车辆调度优化算法具有重要的现实意义。

该算法可以实现对物流资源的优化配置，提高物流效率，降低运营成本，同时提高客户满意度。

三、相关技术概述1. Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算平台，可以处理大规模数据集。

它提供了高效、可靠、可扩展的数据存储和计算能力，为智慧物流平台提供了强大的技术支持。

2. 车辆调度算法：车辆调度算法是智慧物流平台的核心组成部分。

常用的车辆调度算法包括启发式算法、遗传算法、蚁群算法等。

这些算法可以在大数据环境下实现高效的车辆调度。

四、车辆调度优化算法设计1. 算法设计目标：本算法旨在实现物流资源的优化配置，提高物流效率，降低运营成本，同时提高客户满意度。

2. 算法设计思路：本算法采用基于Hadoop的分布式计算框架，结合多种车辆调度算法，实现对大规模物流数据的处理和优化。

具体思路如下：（1）数据预处理：将物流数据导入Hadoop分布式文件系统（HDFS），进行数据清洗、转换和整合等操作，为后续的算法运算提供数据支持。

（2）任务分解：将物流任务分解为多个子任务，每个子任务对应一个或多个车辆。

根据车辆的实时位置、货物信息、道路交通状况等因素，为每个子任务分配最优的车辆。

（3）算法运算：采用启发式算法、遗传算法、蚁群算法等多种车辆调度算法，在分布式计算框架下实现对大规模数据的处理和优化。

通过不断迭代和优化，得到最优的车辆调度方案。

（4）结果输出：将最优的车辆调度方案输出到智慧物流平台，为物流企业提供决策支持。

Hadoop实现MapReduce模型的作业调度算法的改进的开题报告

Hadoop实现MapReduce模型的作业调度算法的改进的开题报告一、选题背景Hadoop是一个基于分布式文件系统HDFS和MapReduce模型的Apache开源大数据框架，广泛应用于海量数据的存储、处理和分析等业务场景中。

在MapReduce模型中，作业调度算法是影响整个计算性能的重要因素之一。

传统的作业调度算法通常采用静态负载均衡策略，根据集群节点的负载情况将作业平均分配到不同节点上执行。

然而，这种负载均衡策略并不能很好地适应大规模集群系统的变化和不确定性，导致一些节点性能得不到充分利用，整个计算性能无法得到最优化。

因此，本次课程设计旨在探究如何基于Hadoop实现MapReduce模型中作业调度算法的改进，以提高集群的计算性能和资源利用效率。

具体来说，我们将研究基于动态负载均衡策略的作业调度算法，利用机器学习等技术从历史数据和实时数据中分析节点的性能，调整任务在集群节点间的分配，实现更加精细的负载均衡。

二、研究内容本次课程设计主要涉及以下研究内容：1. 研究MapReduce模型中作业调度的基本原理和算法，分析传统负载均衡策略的优劣势；2. 讨论基于动态负载均衡策略的作业调度算法，包括机器学习算法、遗传算法等，探究不同算法的优缺点；3. 实现基于动态负载均衡策略的作业调度模块，包括负载监测、性能分析、任务分配等功能，与Hadoop框架结合使用；4. 针对不同类型的数据处理任务，测试作业调度模块的性能、稳定性和可扩展性，验证模型的有效性；5. 在实验过程中收集、统计、分析各种数据并进行可视化处理，帮助更好地了解模型的表现和优化方向。

三、预期成果1. 实现基于动态负载均衡策略的作业调度模块，能够更加智能化地进行集群资源管理，提高计算性能和资源利用率；2. 验证所提算法的有效性和可行性，并比较不同负载均衡策略的性能差异，为集群调度优化提供理论依据和实际指导；3. 实验数据的分析和可视化处理，帮助更好地了解模型的表现和评价模型的性能；4. 撰写并提交毕业论文，总结本次课程设计的研究工作，并对未来的研究方向进行展望。

HADOOP调度算法及其改进策略研究的开题报告

HADOOP调度算法及其改进策略研究的开题报告一、研究背景与意义随着大数据时代的到来，Hadoop已成为一个被广泛使用的大数据处理框架。

然而，Hadoop的调度算法仍然存在一些问题，如处理任务的负载不均衡和低利用率。

调度算法的改进可以提高Hadoop任务的执行效率、降低系统负载和提高资源利用率。

因此，对Hadoop调度算法及其改进策略进行研究对于提高Hadoop系统的性能和稳定性具有重要意义。

二、研究内容和目标本文研究的内容是Hadoop调度算法及其改进策略。

首先对Hadoop 系统的调度算法进行研究和分析，了解其原理和存在的问题，然后提出改进策略，包括对负载均衡、资源利用率和任务执行效率进行优化。

最终的目标是提出一种高效的Hadoop调度算法，使Hadoop能够更好地满足大规模数据处理的需求。

三、研究方法和步骤本文的研究方法包括文献综述、实验分析和模拟仿真。

在文献综述的基础上，确定实验需求和参数设置，进行实验分析；使用模拟仿真工具对改进策略进行模拟验证，对比其效果与现有算法的差异。

研究步骤如下：1. 研究Hadoop调度算法的原理和相关技术；2. 分析Hadoop调度算法的现状和存在问题；3. 提出Hadoop调度算法的改进策略；4. 进行实验和模拟仿真，验证改进策略的有效性；5. 根据实验结果和模拟分析，总结Hadoop调度算法的性能特点。

四、研究预期结果本文研究的主要预期结果是：1. 对Hadoop调度算法的现有技术和问题进行归纳和总结；2. 提出改进Hadoop调度算法的策略，并对其进行实验分析与模拟仿真；3. 对比分析改进后的Hadoop调度算法和现有调度算法的性能差异；4. 探索Hadoop调度算法的发展趋势和未来研究方向。

五、研究进度安排本文的研究进度安排如下：阶段一：调研与文献综述（第1-2周）1. 研究Hadoop调度算法的现状和存在问题；2. 进行相关文献的查找和归纳，撰写调研报告。

基于Hadoop改进的云任务调度算法研究

Research on an Improved Cloud Task Scheduling Algorithms Based on Hadoop 作者：郭玉栋[1];左金平[1]
作者机构： [1]晋中学院信息技术与工程学院,山西晋中030619
出版物刊名：晋中学院学报
页码： 56-60页
年卷期： 2019年第3期
主题词：云任务;完成时间;调度算法;Hadoop
摘要：在云环境下,通常需要处理大量的计算任务,云平台中的任务调度策略直接关系到云计算系统的运算性能,而Hadoop计算框架以可靠、容错的方式可以在大型集群上并行处理大量数据,YARN是Hadoop集群的资源管理系统,在分析Hadoop YARN的资源调度机制的基础上,提出了一种面向任务完成时间为需求的调度算法,对任务进行动态调度,以满足所有任务的完成时间需求.。

基于节点性能的Hadoop作业调度算法改进

基于节点性能的Hadoop作业调度算法改进冯兴杰;贺阳【摘要】由于构成数据中心的计算设备一般都存在性能上的差异,但是Hadoop调度算法没有考虑不同节点的性能差异,导致节点间出现“忙闲不均”的现象,影响作业的执行效率.针对如上问题,在系统分析Hadoop资源管理机制(Yarn)源代码的基础上,提出了节点性能评价指标,综合考虑节点的硬件配置参数和运行过程中的动态性能指标.在此基础上对Fair Scheduler调度算法进行改进,实现了基于节点性能的任务分配,整体上提高了所有节点的利用率.在Hadoop集群上的实验表明,所提出的节点性能评价指标和对Fair Scheduler调度算法的改进,有效解决了节点的负载均衡问题,整体上提高了作业执行效率.%Because the computing devices that make up the data center generally have different performance, Hadoop scheduling algorithm does not consider the performance difference of different nodes, resulting in the phenomenon of "busy and idle inhomogeneous" between nodes, affecting the efficiency of job execution.In view of the above problem,based on the analysis of the source code of Hadoop resource management mechanism (Yarn), the node performance evaluation index is proposed.Considering the hardware configuration parameters and the dynamic performance indexes,the Fair Scheduler scheduling algorithm is improved, and the task allocation based on node performance is realized, and the utilization rate of all the nodes is improved as a whole.The experiments on Hadoop cluster show that the proposed node performance evaluation index and the improvement of FairScheduler scheduling algorithm effectively solve the problem of node load balancing and improve the efficiency of job execution as a whole.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2017(034)005【总页数】6页(P223-228)【关键词】大数据;Hadoop;Yarn;负载均衡;Fair Scheduler算法【作者】冯兴杰;贺阳【作者单位】中国民航大学计算机科学与技术学院天津 300300;中国民航大学计算机科学与技术学院天津 300300【正文语种】中文【中图分类】TP302.7随着互联网技术在生产、生活中的广泛应用，以及各种移动设备和物联网的快速发展，产生了数以P级的海量数据，并且数据还在以每两年翻倍的速度快速增加。

MapReduce在Hadoop平台下作业调度算法的改进和实现

MapReduce在Hadoop平台下作业调度算法的改进和实现解慧娟【期刊名称】《电脑知识与技术》【年(卷),期】2014(000)014【摘要】Based on the MapReduce framework achieved by Hadoop,this article has a detailed analysis of the existing three job scheduling algorithm, For these three algorithms does not consider the load conditions of server cluster and poor data locality, this paper presents the FSVQ algorithm which analyze the number of the arrival of idle nodes in certain time,it is also meet the data locality by waiting approach.The results prove that the algorithm can increase the efficiency of server clusters and reduce network latency, with practical application significance by test.%该文在Hadoop实现的MapReduce架构基础上，分析了现有的三种作业调度算法，针对当前算法没有考虑服务器负载状况和数据本地性差的缺点，提出了基于可变长度队列的公平调度算法（FSVQ），该算法分析了空闲节点率，并通过采取等待的办法满足考虑数据本地性。

实验证明该算法可增加服务器集群的工作效率，减少网络延迟，具有实际的应用意义。

【总页数】4页(P3206-3208,3211)【作者】解慧娟【作者单位】海南大学应用科技学院，海南儋州571737【正文语种】中文【中图分类】TP311【相关文献】1.基于Hadoop平台的MapReduce模型任务调度算法的研究与改进 [J], 李霞;柯琦2.Hadoop平台下计算能力调度算法的改进与实现 [J], 戴小平;张宜力3.Hadoop平台中 MapReduce调度算法研究 [J], 徐焕良;翟璐;薛卫;任守纲4.Hadoop平台下MapReduce模型调度算法研究 [J], 刘伟;杜永文;吕晓剑5.基于Hadoop平台的MapReduce模型任务调度算法的研究与改进 [J], 李霞[1];柯琦[2]因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

Hadoop中的任务调度与资源调度算法研究

Hadoop中的任务调度与资源调度算法研究Hadoop是一个开源的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。

在Hadoop中，任务调度和资源调度是非常重要的环节，对于系统的性能和效率有着直接的影响。

本文将探讨Hadoop中的任务调度与资源调度算法的研究。

一、任务调度算法的研究任务调度算法是指根据任务的特性和系统的状态，合理地将任务分配给集群中的计算节点，以达到最优的性能和资源利用率。

在Hadoop中，常用的任务调度算法有FIFO、Fair Scheduler和Capacity Scheduler。

FIFO（First In First Out）算法是最简单的任务调度算法，它按照任务的提交顺序进行调度。

虽然这种算法简单，但是由于没有考虑任务的优先级和资源利用率，容易造成资源的浪费和任务的延迟。

Fair Scheduler算法是基于公平原则的任务调度算法，它根据任务的优先级和资源需求来进行调度。

Fair Scheduler将集群的资源按比例划分给不同的任务，以保证每个任务都能公平地获得资源。

这种算法能够有效地提高系统的资源利用率和任务的响应速度。

Capacity Scheduler算法是一种综合考虑任务优先级和资源利用率的调度算法。

它将集群的资源划分为多个容量，每个容量可以分配给不同的用户或者应用。

这种算法可以根据任务的优先级和资源需求，合理地进行任务调度和资源分配，以满足不同用户或应用的需求。

二、资源调度算法的研究资源调度算法是指根据集群中的资源情况和任务的需求，合理地分配和管理资源，以提高系统的性能和效率。

在Hadoop中，常用的资源调度算法有容器分配算法和资源预留算法。

容器分配算法是指将集群中的资源划分为多个容器，每个容器可以分配给一个任务。

容器分配算法根据任务的资源需求和系统的资源情况，动态地分配和管理容器，以提高资源的利用率和任务的响应速度。

资源预留算法是一种预先分配资源的调度算法。

它根据任务的资源需求和系统的资源情况，提前为任务分配资源，并进行资源的预留。