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不断增大的数据规模给Hadoop集群处理能力带来了挑战,而合理的作业调度方式与策略能够提高集群的运行效率。通过对Hadoop MapReduce的任务调度机制进行研究,设计了节点负载能力与动态优先级的计算方式,提出了一种动态优先级的负载均衡调度算法,并搭建小型Hadoop平台进行了实验分析。结果表明,该算法在集群负载均衡方面的效果要优于传统调度算法。 相似文献
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提出了一种在异构环境下负载均衡调度策略,来解决各节点执行引擎负载不平衡的问题.新的调度策略与轮询算法相比,更加能够保证各执行引擎之间负载保持平衡.此外,当多引擎之间任务调度出现不平衡的状态时,该调度算法能动态地调整各节点引擎之间的负载,使之达到平衡状态. 相似文献
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针对随机部署情况下混合无线传感器网络多移动节点任务分配问题,文章分别将参与任务分配的移动节点、待分配的任务以及移动节点完成任务所获收益视为博弈的3要素即博弈参与方、博弈策略和博弈收益,建立起基于非合作博弈数学模型的多移动节点任务预分配方法.在证明了该博弈的纳什均衡的存在性后,利用遗传算法求解非合作博弈的纳什均衡,该博弈均衡就是各移动节点都能够接受的任务分配方案. 相似文献
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针对基于FPGA计算加速的异构高性能计算平台上的硬件任务调度需求,根据硬件任务的空间属性与时间属性,提出了一个基于时空情境CBTA的任务调度体系与相关算法。高性能计算平台的分级调度将CBTA的调度分为平台任务调度与节点任务调度。通过将任务与资源划分为不同的时空情境,提出了一个基于情境转化的自适应任务调度策略,并给出了CBTA调度算法的并行优化策略。最后通过实验来说明了算法在对用户响应时间、负载均衡以及任务拒绝率上的优势。 相似文献
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随着分布式计算及云计算概念的诞生及迅速发展,如何对系统中的资源进行动态管理成为一个关键的问题。本文对基于自主计算思想的动态资源管理相关研究进行了综述。首先介绍了自主计算的基本概念和特征,从系统监控、检错就错、任务调度、负载均衡、QoS管理等几个方面对已有工作进行了分析和总结,并着重对动态自适应资源分配的目标、模型和方法进行了剖析。最后论述了目前研究中遇到的问题和挑战,并对今后进行了展望。 相似文献
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随着云计算的大规模普及,负载均衡已经以用户服务的形式出现在云平台上,但传统的负载均衡算法不能利用云平台动态管理计算资源的优势。基于预测的动态负载均衡算法根据当前云平台应用负载特征使用BP神经网络对负载进行实时预测,然后根据预测的负载变化趋势提出负载均衡器后端实例调整策略。实验结果表明,基于预测的动态负载均衡算法能够在满足用户SLA的前提下,促进资源节约。 相似文献
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李江燕 《洛阳工业高等专科学校学报》2005,15(4):21-23
在分布式系统应用中采用动态负载平衡算法分配系统中的工作负载，能够显著地提高系统的性能。针对分布式系统中负载动态变化特性，提出了一种基于接收者主动的自索取动态负载均衡算法，通过负载数的实时变化反映系统中各节点的当前负载状况，通过空闲节点来转移超载节点的任务，使负载的分布更均匀，提高了整个系统资源的利用率及效率． 相似文献
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针对大数据处理框架MapReduce中的任务调度问题,提出一种基于Markov决策过程（Markov Decision Process,MDP）的任务调度算法,通过状态集来描述集群中节点的负载和作业的数据本地性需求,使用状态转移函数表示调度策略对状态的影响,采用值迭代求解算法求取最优策略,实现集群中节点的最优调度．实验结果表明,该算法能够保证数据本地性的同时,减少作业响应时间,提高系统综合性能． 相似文献
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e-Learning Grid下的大规模教育应用,受硬件、网络和其他资源的约束和限制,必然会导致系统负载失衡(负载过重或者过轻).动态负载均衡机制可有效避免部分节点过载,而另一部分节点空闲的不利状况,提高应用系统的可靠性和稳定性.本文详细讨论了e-Learning Grid下动态负载均衡机制的通用原理和步骤,并对常见的负载均衡机制进行了分析,使得它们可以在同一个体系下进行分析,有利于从总体上把握动态负载均衡机制的框架和组成,并通过应用实例检验其正确性和可行性. 相似文献
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SSABC:一种基于能力的超级节点选择算法 总被引：1，自引：0，他引：1
结合P2P和网格的特点,提出了从P2P与网格混合的分布式网络中选择超级节点的算法SSABC．算法使用网格信息监控系统（MDS）获取节点资源的动态属性信息,如可用带宽、空闲CPU、可用内存、当前连接数及在线时间等,根据以上属性计算节点的能力．当有新节点加入且超级节点均饱和时,从新节点或已加入节点中选择能力最高的作为新的超级节点．通过理论分析和仿真实验表明,基于能力选择的超级节点与随机选择的超级节点相比,提高了资源的查询成功率,缩短了平均查询跳数,并能够在超级节点饱和时均衡网络负载．当网络中节点数发生变化时,以上结论依然成立,说明了算法的可行性和稳定性． 相似文献
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为优化整个服务器集群负载,提出一种基于预测阈值的动态权值负载均衡算法。动态评估服务器性能,根据评估结果计算服务器权值,并引入反映集群负载平衡程度和状态的阈值,以避免因频繁修改权值造成服务器抖动;使用 Holt-Winters 对访问量进行预测,并通过结果预测阈值,实现复杂负载环境下的负载均衡,达到最优负载均衡。实验结果表明,预测阈值的动态权值负载均衡算法在低并发以及高并发时都有很好的性能表现,能够提升系统的最大吞吐量,减少响应时间,提高整个集群利用率。 相似文献
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为了解决基三分层互连网络(THIN)系统中的负载平衡问题,提出一种采用多播树技术提高节点间交换负载信息效率的动态负载平衡(DLB)算法--THINDLBA.设计了一套完整的DLB消息和各节点处的信息维护机制以辅助算法实现.重载节点的负载迁移请求消息沿着一棵以该节点为根的多播树传播,被该树覆盖的轻载节点均成为负载迁移的候选目标节点,可以沿着该树和重载节点交互负载信息,从而使重载节点能够在算法的一次执行中外迁最多的过载进程,尽快改善自身负载状态.算法设计中约束了多播树的构造过程,以避免因树间覆盖造成的消息误传或冗余.通过实验对比了4种DLB算法的性能,结果证明THINDLBA能更有效地缩减THIN系统处理计算密集型任务的时间. 相似文献
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随着各大数据中心的建立,数据中心达到成千上万台服务器的规模。计算节点之间存在差异性,传统调度算法很难满足计算中心资源调度,主机之间难免出现负载不均衡,直接影响了云平台提供服务的能力,造成资源浪费。根据数据中心的实际情况,基于现有环境下各种主流资源调度策略,针对资源分配与主机运行时动态调度两方面提出完整的资源调度策略方案,提高数据中心计算能力,避免不必要的资源浪费,显著改善数据中心服务质量,实现各种资源负载均衡。 相似文献
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针对Adhoc网络中移动节点能量受限的问题,考虑节点剩余能量和节点能量消耗速率两方面因素,对AODV协议,在选路机制,hello机制几个方面作了改进,改进后的路由协议能够有效均衡负载,保护低能量节点,延长网络生存时间。 相似文献
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