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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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云计算是一种商业计算模型,云厂商一般都有自己的资源分配和任务调度模式,但并没有统一的标准和规范。分析云计算系统资源调度,提出一种基于进阶的粒子群算法,采取集群动态协作产生优质粒子及对粒子逆向作用平衡局部资源的策略,以达到全局及局部搜索双向资源最优。经云仿真平台测试表明,应用该算法的调度策略可行且高效。 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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在云计算环境下的多分簇目标的任务调度是提高软件嵌入式系统稳定性的关键,由于云计算中能耗扩散,在多处理器集群多目标任务调度中出现任务调度优先级列表混乱,调度性能不好的问题.传统方法采用节点行为信息流特征分析方法进行任务调度,随着分簇能耗扩散,收敛性不好.提出一种基于分簇能耗聚集的云计算多目标任务调度算法.待分析任务调度信息流的分层能耗聚集轨迹峰值往往含有重要的信息,提取待分析任务调度信息的能耗特征,构建云计算多目标任务调度模型,实现对云计算多目标任务调度算法的改进.仿真结果表明:采用该算法能有效提高云计算多目标任务调度效率,任务执行时间较短,系统稳定性高. 相似文献
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孔晓红 《河南科技学院学报》2007,35(2):46-49
目前大规模的并行分布多处理机系统中,调度算法好坏直接影响计算系统的高性能计算潜力能否发挥,调度的目的就是如何分配资源使系统性能最优。本文主要讨论分布式多处理机系统进行任务调度时的关键问题,包括问题模型的描述,调度策略,常用算法,评估标准,数据平台以及该问题的发展趋势。 相似文献
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《实验室研究与探索》2018,(9)
作为最常用的作业调度策略之一,回填算法被广泛应用于高性能集群作业管理中。之前的工作针对回填算法提出了一些改进策略,提升了集群系统的性能。但由于回填过程是基于作业的预约运行时间进行的,其中对作业运行时间的不准确预估可能导致预约作业未完成或资源浪费。提出的RB_HAR策略与一般回填算法或一些改进的回填算法相比,该算法能有效的提高回填作业的完成率。设计实验将改进的回填算法RB_HAR应用于高性能集群并与先来先服务、一般回填算法对比。实验结果表明,改进的回填算法在继承了回填算法低响应比、高利用率等优点的基础上,进一步提升了回填作业的完成率。 相似文献
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针对Hadoop集群节点性能差异大、资源分配随机、执行时间过长的问题,提出一种将节点性能标签（简称节点标签）和作业类别标签（简称作业标签）进行动态匹配的调度器。节点初始分类并赋予原始节点标签,节点检测自身性能指标生成动态节点标签,作业根据部分运行信息进行分类并生成作业标签,资源调度器将节点资源分配给对应标签的作业。实验结果表明,相对于YARN中自带的调度器,其在作业执行时间上有很大缩短。 相似文献
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分析了以往经典的多核SoC任务调度算法的基本原理和性能,并以负载平衡为目的,对多核SoC的任务调度算法进行优化.该算法在流水线调度算法的基础上,引入制导的自调度(GSS)方法,应用于多核SoC的任务调度.通过实验证明该调度策略在系统资源、开销等方面均有较好分配,减少了任务延时,系统的性能有了显著提高,达到负载平衡的目的. 相似文献
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云任务调度的目的是快速找到全局最优解.将多个云任务合理的分配给有限的资源上,使得整个任务的完成时间较短.文中主要介绍了遗传算法在云任务调度中的应用.通过仿真实验分析了采用精英策略的遗传算法和没有采用精英策略的遗传算法在云任务调度中的不同. 相似文献
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苏淑霞 《宁夏师范学院学报》2014,(6):66-70
减少调度过程中松弛度计算次数和任务切换次数,是改善实时系统周期性任务最低松弛度优先调度算法(LLF)性能的主要方法之一.基本的LLF算法只以任务松弛度为优先级来调度任务,使调度过程出现颠簸现象.根据LLF算法的基本思想,对其调度方法加以改进,通过减少任务切换次数来减少调度过程中的颠簸现象,从而提高了处理器的利用率,取得了较好的调度性能. 相似文献
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云计算环境中任务执行容易受资源故障影响,导致调度效率与成功率降低。针对该问题,提出一种结合改进粒子群优化与检查点技术的容错调度算法。通过改进粒子群优化算法进行全局搜索,寻找粒子群最优解,以保证任务获取最优资源,减少调度复杂度;同时通过设置检查点,使失效任务从检查点继续执行,实现任务动态恢复,提高调度可靠性。仿真实验表明,与传统算法相比,当任务数量不断增加时该算法可提高任务执行成功率,缩短任务执行时间。 相似文献
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在云计算系统中,任务调度是其中的一个关键问题,它首要决定了整个云计算系统的运行效率。基于min-min算法思想和有向无环图(DAG)的基础上设计出一个解决依赖型的任务调度算法。根据具体例子进行算法演示,结果表明:该算法在完成时间跨度上与最优算法基本一致,有效地提高任务调度效率和云资源利用率。 相似文献
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针对MapReduce任务调度中任务属性取默认值的不合理性以及人为指定值的不确定性,对调度算法实现动态调整任务优先级、计算合理的Reduce任务数、明确Reduce任务启动时机等改进,达到提升任务并行度、缩短作业执行时间的目的.Fair与LATE算法改进前后的实验结果表明,基于任务属性的改进能提高调度算法性能与作业整体执行效率. 相似文献
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基于网格QoS的属性分析,对单一性能评价任务调度算法进行了改进。改进后的基于QoS的网格任务调度算法在make span以及任务接受率等的综合性能上较传统的调度算法具有较大优越性。 相似文献
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针对网格计算环境的特点,提出了基于主动消息的自适应动态任务分配算法,通过由计算主机收集各自的负载信息并主动适时发给调度主机,有效地改善调度主机的调度性能,在局域网网格环境下进行了试验。 相似文献
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丁智 《扬州职业大学学报》2014,(4):34-37
在研究现有云环境下独立任务和工作流任务调度模型的基础上,提出一种满足QoS约束的部分相关任务调度模型,并改进蚁群算法为每个子群选择信息素更新方法,通过小范围局部优化从而获得整体最优解。CloudSim仿真结果表明,该调度模型具有较高的收敛性和寻优能力,适用于云环境下任务调度。 相似文献