云平臺(tái)下自適應(yīng)調(diào)度算法的優(yōu)化分析

柴炎 鄭海賓 朱宏梁 張宇 天津工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院

1 云平臺(tái)下作業(yè)調(diào)度概述

MapReduce作業(yè)的整個(gè)生命周期可分為以下六個(gè)步驟進(jìn)行：①提交作業(yè)：當(dāng)作業(yè)得到提交之后，HDFS需要對(duì)作業(yè)的分片元信息文件、配置文件等進(jìn)行收集，在這個(gè)過(guò)程中主要由JobClient完成。當(dāng)HDFS對(duì)相關(guān)文件收集成功時(shí)，會(huì)下發(fā)通知予以提醒。②作業(yè)初始化：在上述過(guò)程完成后，作業(yè)還需要進(jìn)一步優(yōu)化，這個(gè)階段由作業(yè)調(diào)度模塊作用，并交于JobInProgress進(jìn)行運(yùn)行記錄。③任務(wù)調(diào)度與監(jiān)控。JobTracker既控制任務(wù)調(diào)度又能完成監(jiān)控，并能夠及時(shí)反映出節(jié)點(diǎn)資源的使用狀態(tài)。在作業(yè)調(diào)度的過(guò)程中資源轉(zhuǎn)移可分為幾個(gè)狀態(tài)進(jìn)行分類分析，一是任務(wù)失敗的情況，JobTracker將對(duì)任務(wù)進(jìn)行轉(zhuǎn)移操作；二是存在資源閑置的情況下，JobTracker將依托于任務(wù)調(diào)度器的調(diào)度策略，以此對(duì)資源進(jìn)行重新的分配；三是在某任務(wù)進(jìn)行中進(jìn)度明顯低于其他作業(yè)的任務(wù)，這種情況下需要進(jìn)行補(bǔ)救措施，即啟動(dòng)相同的任務(wù)，最終取最短時(shí)間作為最終結(jié)果。④任務(wù)運(yùn)行環(huán)境準(zhǔn)備：經(jīng)TaskTracker的作用實(shí)現(xiàn)資源隔離，并對(duì)JVM進(jìn)行啟動(dòng)操作。在這個(gè)過(guò)程中對(duì)于不同的TASK而言對(duì)應(yīng)的JVM需要保持一定的獨(dú)立，目的是為了避免出現(xiàn)任務(wù)干擾的情況發(fā)生。⑤執(zhí)行任務(wù)：在上述步驟順利進(jìn)行后，任務(wù)將被執(zhí)行。⑥作業(yè)完成：每個(gè)步驟完成時(shí)都會(huì)出現(xiàn)對(duì)應(yīng)的標(biāo)志予以提醒。

2 原有調(diào)度算法概述

2.1 計(jì)算能力調(diào)度算法

經(jīng)過(guò)許多年的發(fā)展，F(xiàn)IFO已經(jīng)相對(duì)比較完善，成為了眾多計(jì)算機(jī)信息數(shù)據(jù)運(yùn)算的重要方式。Hadoop中比較常用的就是FIFO，在這種技術(shù)誕生之初，應(yīng)用的場(chǎng)景是一些日志挖掘等，展現(xiàn)出了極強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。在這種調(diào)度算法中，會(huì)有大量數(shù)據(jù)在不同的時(shí)間傳入堆棧內(nèi)，并且不同類型的數(shù)據(jù)的處理優(yōu)先程度是具有一定差別的，因此內(nèi)部的Job Tracker會(huì)根據(jù)這些實(shí)際信息決定相應(yīng)的處理方式，完成調(diào)度工作。其中一種調(diào)度器能夠?qū)τ脩籼峤坏淖鳂I(yè)進(jìn)行初始化操作，這一過(guò)程中需要嚴(yán)格按照優(yōu)先級(jí)進(jìn)行，優(yōu)先級(jí)是傳入的信息中已經(jīng)帶有的，優(yōu)先級(jí)越高，則處理時(shí)會(huì)自動(dòng)排到處理序列前面。如果是優(yōu)先級(jí)一致，就需要根據(jù)信息傳入的時(shí)間進(jìn)行選擇。另外一種調(diào)度器的主要作用是為了能夠確保調(diào)度順序的合理性，并對(duì)實(shí)際作業(yè)信息處理的過(guò)程進(jìn)行高效監(jiān)聽(tīng)。相對(duì)來(lái)說(shuō)，F(xiàn)IFO調(diào)度算法的作用是比較單一的，存在著一定的局限性，因此在面對(duì)大量的集群共享過(guò)程時(shí)，往往會(huì)存在調(diào)度性能無(wú)法有效發(fā)揮的情況。在一些特定情況下甚至?xí)绊懙秸麄€(gè)處理工作的效果。

2.2 先進(jìn)先出調(diào)度算法

先進(jìn)先出調(diào)度算法能夠很好的克服FIFO算法存在的一些缺陷，展現(xiàn)出自身獨(dú)有的優(yōu)勢(shì)。能夠使得多個(gè)處理作業(yè)過(guò)程同時(shí)進(jìn)行，使得整個(gè)處理工作的效率大大提升，實(shí)現(xiàn)對(duì)相關(guān)資源的高效利用。但是目前這種調(diào)度算法的應(yīng)用相對(duì)于FIFO來(lái)說(shuō)比較少，因?yàn)檫@種調(diào)度算法存在著一些特定的缺陷，影響到其工作性能。比如說(shuō)，先進(jìn)先出調(diào)度算法會(huì)輕易陷入局部最優(yōu)的陷阱，不能夠在全局中找到合理的解。那么在實(shí)際應(yīng)用中就無(wú)法得到有效應(yīng)用。面對(duì)一些需要?jiǎng)討B(tài)設(shè)置算法的應(yīng)用場(chǎng)合，這種調(diào)度算法也不能夠很好的適應(yīng)，僅僅能夠在靜止?fàn)顟B(tài)發(fā)揮作用。在進(jìn)行相應(yīng)的參數(shù)設(shè)置時(shí)，需要對(duì)目標(biāo)作業(yè)集群的一些基本信息進(jìn)行提前了解，使得工作量大大增減，并且存在一些不確定性，已經(jīng)在實(shí)際應(yīng)用中展現(xiàn)出了其缺陷。

3 自適應(yīng)調(diào)度算法的優(yōu)化分析

3.1 自適應(yīng)調(diào)度概述

關(guān)于自適應(yīng)調(diào)度的基本概念，主要是建立在不同工作方式的優(yōu)先級(jí)條件之下，對(duì)能力要求、資源要求、時(shí)間要求等進(jìn)行動(dòng)態(tài)的平衡。在這個(gè)過(guò)程中調(diào)度間隔需要依托于更優(yōu)的任務(wù)序列以此保證各項(xiàng)工作的順利進(jìn)行。目前來(lái)看調(diào)度方式多種多樣，自適應(yīng)調(diào)度由于自身的特點(diǎn)所在，是最靈活的一種調(diào)度方式。

3.2 自適應(yīng)調(diào)度算法概述

自適應(yīng)調(diào)度算法的智能性質(zhì)比較明顯，能夠根據(jù)一些設(shè)定的參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)。可以從作業(yè)提交、分類、過(guò)載判斷以及作業(yè)完成時(shí)間進(jìn)行入手研究。一般在作業(yè)提交時(shí)，就會(huì)有大量的自適應(yīng)調(diào)度算法可以使用的信息，包括一些設(shè)置完成時(shí)間以及相應(yīng)的其他參數(shù)等。過(guò)載模塊一般都會(huì)使用節(jié)點(diǎn)特征。在等待作業(yè)的過(guò)程中，有可能會(huì)出現(xiàn)過(guò)載的情況，這樣就使得進(jìn)程受阻，因此就需要通過(guò)過(guò)載判斷模塊來(lái)對(duì)節(jié)點(diǎn)的資源情況進(jìn)行了解，并作出相應(yīng)的判斷。關(guān)于作業(yè)完成實(shí)踐，需要能夠選擇期望值最大的作業(yè)，最終根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行作業(yè)分配。

3.3 自適應(yīng)調(diào)度算法的優(yōu)化

為了能夠使自適應(yīng)調(diào)度算法能夠發(fā)揮出更好的作用，就需要對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化。在實(shí)際優(yōu)化過(guò)程中，最好是能夠?qū)π枰幚淼墓ぷ髁窟M(jìn)行預(yù)測(cè)，以此來(lái)根據(jù)作業(yè)的優(yōu)先級(jí)設(shè)定來(lái)進(jìn)行資源調(diào)配。在有些特定的情況下，會(huì)出現(xiàn)一些處理作業(yè)數(shù)據(jù)出錯(cuò)的情況，或者是因?yàn)樽鳂I(yè)量過(guò)大，因此無(wú)法在短時(shí)間內(nèi)進(jìn)行解決。調(diào)度機(jī)處理工作的效率有限，可能會(huì)被一些經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間處理但是沒(méi)有解決的作業(yè)占用，那么就無(wú)法對(duì)其他優(yōu)先級(jí)比較高的作業(yè)及時(shí)進(jìn)行處理。因此在進(jìn)行優(yōu)化的過(guò)程中，也需要為作業(yè)設(shè)置更加合理的優(yōu)先級(jí)。

4 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，現(xiàn)有調(diào)度算法在自適應(yīng)性方面還存在一些不足之處，本文提出了一種自適應(yīng)調(diào)度算法的優(yōu)化框架，以期能夠促進(jìn)幼兒拓展輔助軟硬件平臺(tái)更順暢的運(yùn)行。在自適應(yīng)調(diào)度算法進(jìn)行優(yōu)化之后響應(yīng)時(shí)間明顯縮短，且在動(dòng)態(tài)變化時(shí)有著更強(qiáng)的適應(yīng)性，大大提升了幼兒個(gè)性化挖掘的效率。