[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
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 | ||
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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