[发明专利]一种基于大数据计算的分布式调度方法及系统在审
申请号: | 202110925321.2 | 申请日: | 2021-08-12 |
公开(公告)号: | CN113641495A | 公开(公告)日: | 2021-11-12 |
发明(设计)人: | 周道华;李武鸿;杨陈;曾俊;黄泓蓓;黄维;刘杰;王小腊;洪江;彭容;罗玉;周林;张明娟;许江泽;吴婷婷;詹飞;吴勇科;卓莉评 | 申请(专利权)人: | 成都中科大旗软件股份有限公司 |
主分类号: | G06F9/50 | 分类号: | G06F9/50;G06F9/455 |
代理公司: | 成都立新致创知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 51277 | 代理人: | 刘俊 |
地址: | 610000 四川省成都*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 数据 计算 分布式 调度 方法 系统 | ||
本发明涉及一种基于大数据计算的分布式调度方法及系统,包括:根据用户的申请为其创建一个独享的资源空间Zone;用户在资源空间Zone中创建多个任务通道Channel,创建提交自己的任务Job到CR并分配到对应的Channel;Channel调用RM向Channel中的各个节点分配容器,并向NM发布通知以及运行AM,同时NM实时监控Job的运行状态,并将Job分拆为task;AM向另一节点分发task到另一节点并实时监控task的运行状态。本发明通过在zone空间中划分channel,是对用户的job任务隔离,不仅避免任务级的相互资源竞争,还使得不同级别的任务可以采用不同级别的服务器硬件配置。
技术领域
本发明涉及大数据分布式资源调度技术领域,尤其涉及一种基于大数据计算的分布式调度方法及系统。
背景技术
在Hadoop2.0分布式集群中,Hadoop由MapReduce和HDFS、Yarn构成,其中MapReduce是分布式计算框架,HDFS是分布式文件系统负责存储,Yarn是独立出来的资源管理框架负责资源管理和调度;所有提交到大数据集群上的计算任务都是由Yarn负责分配资源和调度管理的,因此集群上的资源分配、资源竞争、任务优先级都是由其管理。
而目前Yarn的Scheduler仅支持FIFO(先进先出)、Capacity(队列共享)、Fair(公平分配)。而这三种模式均存在资源竞争互斥,无法实现资源的多用户隔离,造成当存在大量并发任务同时调度执行时,会因为资源问题导致任务调度卡顿甚至死锁,无法实现用户任务隔离运行,可能引发大面积任务无法按照正常的调度计划执行。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺点,提供了一种基于大数据计算的分布式调度方法及系统,解决了大数据集群环境下,多用户多任务并发运行资源竞争场景下,资源不合理的申请使用造成资源浪费,影响计算任务的正常执行的问题。
本发明的目的通过以下技术方案来实现:一种基于大数据计算的分布式调度方法,所述分布式调度方法包括:
根据用户的申请为其创建一个独享的资源空间Zone;
用户在资源空间Zone中创建多个任务通道Channel,并创建提交自己的任务Job到ChannelRoute,ChannelRoute将接收到的Job分配到对应的Channel;
Channel调用ResourceManager向Channel中的各个节点分配容器,并向NodeManger发布通知以及运行AppMaster,同时NodeManger实时监控Job的运行状态,并将Job分拆为task;
AppMaster向另一节点分发task到另一节点并实时监控task的运行状态,以及向ResourceManager发送心跳数据并注销释放资源。
所述ChannelRoute将接收到的Job分配到对应的Channel包括:
判断待下发Job的性能要求和所需资源空间大小,根据所需资源空间大小与资源空间Zone的剩余空间进行匹配;
当匹配不满足时,则拒绝执行Job的分配下发,并向用户发布扩容提示;
当匹配满足时,则根据性能要求划分到具体的Channel中,根据Job所需的资源空间量,下发到ResourceManager并确认当前集群是否满足Job所需资源空间量,满足则下发,不满足,则等待。
每当用户发布一个任务Job时,则从资源空间Zone中扣减该任务Job大小的资源空间量,当该任务Job删除时则恢复任务Job大小的资源空间量。
所述资源空间Zone中创建的多个任务通道Channel中不同的Channel资源是物理隔离的,每个Channel只对应一个任务Job,以避免不同等级的Job之间的相互资源竞争,不同等级的Job采用不同级别的服务器硬件配置。
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