摘要:随着信息和数据爆炸式增长，Hadoop等关于Hadoop集群作业调度算法探析海量数据处理平台日益重要，作业调度算法是Hadoop集群的核心，本文对Hadoop集群默认的三种作业调度算法以及异构集群环境下的作业调度算法进行了系统的研究和对比,并提出了今后相关科研工作的重点。Abstract：Withtheexplosivegrowthofinformationanddata，massdataprocessingplatformsuchasHadoopismoreandmoreimportarit.Job-schedulingalgorithmisthecoreofHadoopcluster.Threeacquiescentjob-schedulingalgorithmsofHadoopclusterandthejob-schedulingalgorithmofheterogeneousclusterhavebeenresearchedandcompared・Thekeypointoffutureresearchisproposed・关键词：Hadoop集群；海量数据；作业调度Keywords:Hadoopcluster；massdata；job-scheduling中图分类号:TP39文献标识码：A文章编号:1006-4311(2013)07-0187-020引言Hadoop是一个能够对海量数据进行分布式处理的具有可靠性和可扩展性的存储与计算平台，其中作业调度算法是Hadoop集群的核心，一个好的调度算法可以提高整个集群的利用率和吞吐率。Hadoop中常用的作业调度算法包括FIFO算法、公平份额调度算法、计算能力调度算法，近来国内外广大科研工作积极投入相关的科研工作，从各个方面对整个集群整体性能的提高做出了积极的贡献。随着现代信息及数据的爆炸式增长，对Hadoop性能的要求也越来越高，所以如何设计一种高效的作业调度算法将是今后Hadoop研究工作的重点。1当前Hadoop平台默认的三种作业调度算法1.1FIFO算法FIFO(FirstInF让stOut)算法[1],即先进先出算法，这是Hadoop调度器默认的作业调度算法，用户的所有作业被提交到一个队列中,JobTracker结节根据作业提交时间的先后顺序来选择将被执行的作业，排在前面的作业执行完之后，后来的作业才能执行，该算法具有调度算法简单明了，容易实现，JobTracker调度开销小的优点，但是FIFO具有自身的局限性。在Hadoop平台的最早的MapReduce计算架构中，面对的基本都是单用户提交的大型批处理，所以FIFO主要是针对单用户单一类型作业而设计的。在面对多用户共享同一平台运行多类型作业时，FIFO法无法识别不同用户不同作业间的需求差异[2],所以，随着用户数量及作业类型的增多，应用FIFO调度算法的平台往往会出现整体性能和系统资源利用率比较低的情况，严重影响到作业的执行效率。如果Jobl是一个海量数据处理的大型作业，预计执行时间1小时，而Job2和Job3只是一个简单的交互型作业，预计执行时间均为Is,那么根据FIFO算法，Job2和Job3只能等3600s和3601s才能执行，这将大大降低了系统的整体效率及严重影响了用户的体验。因此，随着Hadoop平台的使用率越来越高及多用户共享同一平台运行多种类型作业的需求的不断增加，FIFO算法已经不能满足用户的需求，需要能适应新要求的作业调度算法。1.2公平份额调度算法公平份额调度算法（FairScheduler）是Facebook工程师们针对FIFO作业调度算法存在的问题提出的作业调度的新算法，旨在使MapReduce计算框架适应多用户共享同一平台，更好并行处理多种类型作业的需求。当系统中只有一个作业在执行时，它可以独占整个系统的资源，但是当有其它作业加入时，或者有多个作业时，那么JobTracker将重新进行调度，系统释放相应比例的TaskTracker,并把这些TaskTracker分配给新提交的作业，以保证所有作业都能平均分配到系统的资源。这样，如FIFO算法中的例子，Job2和Job3两个交互型短作业很快就能得到处理，同时Jobl大型作业也能够得到执行，不至于长期处于饥饿状态。在公平份额调度算法实际应用过程中，不管是作业池还是作业都被赋予了一定的权值，系统并以此为依据给予分配相应比例的资源。根据这种机制，虽然各作业池和作业在共享资源时不再是严格的平均分配，但是系统更合理地根据用户或者作业的重要程度及实际计算需求给予分配资源，提髙系统的整体效率。虽然上述算法能够保证各用户尽可能地公平共享系统资源，但是某些情况下为了能够确保特定的用户或者群组获得足够的共享资源，而又不会因此导致其它用户无法获得满足而无法执行，公平份额调度算法允许为作业池设定最...