[发明专利]一种基于任务类型的动态MapReduce 调度方法及系统在审

专利信息
申请号: 201310306360.X 申请日: 2013-07-19
公开(公告)号: CN103365729A 公开(公告)日: 2013-10-23
发明(设计)人: 何震宇;薛鸿杰;盛义涛;葛百根;史梦龙;胡文毅 申请(专利权)人: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
主分类号: G06F9/50 分类号: G06F9/50
代理公司: 深圳市科吉华烽知识产权事务所(普通合伙) 44248 代理人: 邓扬;于标
地址: 518000 广东省深*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 任务 类型 动态 mapreduce 调度 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种基于任务类型的动态MapReduce调度方法,其特征在于,包括如下步骤:

A.进入等待队列,所有提交到工作结点集群上的工作任务都先进入等待队列,由等待队列将工作任务部分调度到工作结点集群;

B.工作任务分类,根据预测机制将工作任务分为CPU密集型和I/O密集型;

C.工作任务迁移,根据步骤B得到的预测结果将工作任务迁移到CPU密集型队列或I/O密集型队列;

D.工作任务调度,CPU密集型队列和I/O密集型队列分别独立调度,将工作任务调度到工作结点集群,执行任务。

2.根据权利要求1所述的动态MapReduce调度方法,其特征在于,在所述步骤C中,当工作任务资源需求变化或错误时,能够将工作任务从CPU密集型队列迁移到I/O密集型队列、或者将工作任务从I/O密集型队列迁移到CPU密集型队列。

3.根据权利要求1所述的动态MapReduce调度方法,其特征在于,在所述步骤D中,每个队列独立工作,分别以先进先出的方式调度并配置优先级,在存在多种任务类型的环境中,将CPU密集型和I/O密集型交替调度到工作结点集群。

4.根据权利要求1所述的动态MapReduce调度方法,其特征在于,在所述步骤B中,工作任务包括Map任务与Reduce任务,需要采集的数据包括Map任务与Reduce任务产生输入及输出大小、Map任务与Reduce任务的执行时间和Map任务与Reduce任务所在结点的磁盘读写速率。

5.根据权利要求1所述的动态MapReduce调度方法,其特征在于,在所述步骤B中,所述预测机制的方法是:假设同一工作任务对资源的需求情况一致,即,一个工作任务各部分对资源需求大体一致,类型相同;然后从历史运行数据中获得工作任务对资源的需求情况,预测整个工作任务的类型。

6.一种基于任务类型的动态MapReduce调度系统,其特征在于,包括:

等待队列及调度模块,用于所有提交到工作结点集群上的工作任务都先进入等待队列,由等待队列将工作任务部分调度到工作结点集群;

任务分类模块,用于根据预测机制将工作任务分为CPU密集型和I/O密集型;

任务迁移模块,用于根据步骤B得到的预测结果将工作任务迁移到CPU密集型队列或I/O密集型队列;

任务调度模块,用于CPU密集型队列和I/O密集型队列分别独立调度,将工作任务调度到工作结点集群,执行任务。

7.根据权利要求6所述的动态MapReduce调度系统,其特征在于,在所述任务迁移模块中,当工作任务资源需求变化或错误时,能够将工作任务从CPU密集型队列迁移到I/O密集型队列、或者将工作任务从I/O密集型队列迁移到CPU密集型队列。

8.根据权利要求6所述的动态MapReduce调度系统,其特征在于,在所述任务调度模块中,每个队列独立工作,分别以先进先出的方式调度并配置优先级,在存在多种任务类型的环境中,将CPU密集型和I/O密集型交替调度到工作结点集群。

9.根据权利要求6所述的动态MapReduce调度系统,其特征在于,在所述任务分类模块中,工作任务包括Map任务与Reduce任务,需要采集的数据包括Map任务与Reduce任务产生输入及输出大小、Map任务与Reduce任务的执行时间和Map任务与Reduce任务所在结点的磁盘读写速率。

10.根据权利要求6所述的动态MapReduce调度系统,其特征在于,在所述任务分类模块中,所述预测机制的方法是:假设同一工作任务对资源的需求情况一致,即,一个工作任务各部分对资源需求大体一致,类型相同;然后从历史运行数据中获得工作任务对资源的需求情况,预测整个工作任务的类型。

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