

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、隨著信息和數(shù)據(jù)爆炸式增長的大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,由分布式計(jì)算和網(wǎng)格計(jì)算發(fā)展起來的云計(jì)算,無疑是當(dāng)今IT領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。Hadoop是一個(gè)重量級(jí)的分布式處理開源框架,它在對(duì)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理方面有著明顯的優(yōu)勢。這使得它成為越來越多的企業(yè)和學(xué)者研究的云計(jì)算平臺(tái)。然而海量的數(shù)據(jù)使得Hadoop集群越來越大,作業(yè)類型也越來越繁多,如何使得Hadoop集群處理作業(yè)的性能提高,同時(shí)又能提高計(jì)算資源的利用率,讓集群資源得到充分的負(fù)載均衡。這已經(jīng)是當(dāng)前最受關(guān)
2、注的資源調(diào)度問題之一。
本論文主要使用當(dāng)前最主流的開源IaaS云平臺(tái)OpenStack來虛擬化Hadoop集群,來研究虛擬Hadoop平臺(tái)動(dòng)態(tài)資源調(diào)度策略,進(jìn)行了如下研究工作:
(1)分析傳統(tǒng)企業(yè)直接將Hadoop集群部署在物理機(jī)上存在的一些資源浪費(fèi)的問題,和Hadoop集群虛擬化后對(duì)資源優(yōu)化的好處。提出一種將Hadoop節(jié)點(diǎn)中的計(jì)算節(jié)點(diǎn)和存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)分離,并將其搭建在OpenStack云平臺(tái)上,使Hadoop集群虛擬化
3、的部署模式。
(2)分析Hadoop的各種應(yīng)用對(duì)計(jì)算資源的要求不同,將Hadoop集群處理的作業(yè)分為CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)、IO密集型作業(yè)。分析Hadoop集群常用的三種作業(yè)調(diào)度算法,提出從作業(yè)類型出發(fā)來研究Hadoop集群的虛擬機(jī)資源調(diào)度算法。
(3)詳細(xì)研究了OpenStack開源云平臺(tái)的組織架構(gòu),并對(duì)OpenStack資源調(diào)度機(jī)制做出了詳細(xì)分析研究。分析原有的OpenStack云平臺(tái)算資源的調(diào)度算法,即只根據(jù)內(nèi)存權(quán)
4、重來調(diào)度虛擬機(jī)資源,綜合考慮包含CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)帶寬等權(quán)重參數(shù)在內(nèi)的多種因素,提出一種新的虛擬機(jī)資源調(diào)度思想。
(4)提出基于改進(jìn)的蟻群算法和遺傳算法的虛擬機(jī)調(diào)度算法。通過對(duì)Hadoop與OpenStack平臺(tái)的融合,改進(jìn)OpenStack虛擬機(jī)調(diào)度算法,從而改善Hadoop集群虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)的資源調(diào)度問題。仿真實(shí)驗(yàn)證明,相比于原OpenStack調(diào)度算法,改進(jìn)的蟻群調(diào)度算法在任務(wù)分配時(shí)間、任務(wù)執(zhí)行時(shí)間、虛擬機(jī)負(fù)載率等方面
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 面向異構(gòu)集群的基于節(jié)點(diǎn)資源動(dòng)態(tài)調(diào)整的Hadoop調(diào)度優(yōu)化研究.pdf
- 面向虛擬化集群的動(dòng)態(tài)資源調(diào)度系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- Hadoop集群調(diào)度優(yōu)化的研究.pdf
- hadoop集群作業(yè)的調(diào)度研究
- 虛擬化集群資源調(diào)度機(jī)制研究.pdf
- 針對(duì)Hadoop集群的節(jié)能調(diào)度算法研究.pdf
- 基于IaaS云平臺(tái)的Hadoop資源調(diào)度策略研究.pdf
- 自適應(yīng)集群的資源調(diào)度策略研究.pdf
- 云環(huán)境下基于虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移的資源調(diào)度策略研究.pdf
- 基于Hadoop集群的作業(yè)調(diào)度算法的研究.pdf
- 作業(yè)感知的Hadoop集群網(wǎng)絡(luò)調(diào)度方法研究.pdf
- 虛擬單元?jiǎng)討B(tài)協(xié)調(diào)策略與調(diào)度問題研究.pdf
- Hadoop中作業(yè)的自適應(yīng)資源調(diào)度策略研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- 云計(jì)算中虛擬資源調(diào)度策略的研究.pdf
- 基于Hadoop的作業(yè)調(diào)度策略研究.pdf
- 虛擬化集群的性能測量與資源調(diào)度技術(shù)研究.pdf
- Hadoop集群環(huán)境下調(diào)度算法的研究與改進(jìn).pdf
- 基于Docker的資源預(yù)調(diào)度策略構(gòu)建彈性集群的研究.pdf
- 云環(huán)境下的虛擬機(jī)資源調(diào)度策略研究.pdf
- 基于存儲(chǔ)驅(qū)動(dòng)的Hadoop節(jié)能調(diào)度策略研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論