基于Spark的資源調(diào)度算法研究
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Spark作為流行的分布式數(shù)據(jù)處理框架，其資源的調(diào)度方式和資源的利用率直接關系到集群計算處理的效率和速度。針對Spark資源調(diào)度問題，在Spark自身考慮的資源因素內(nèi)存和空余核數(shù)下，提出新的調(diào)度算法。算法通過實時監(jiān)視工作節(jié)點資源利用情況，增加對節(jié)點CPU處理速度和CPU剩余利用率的考慮，重新調(diào)度與分配資源，為Spark作為Web服務高并發(fā)請求、低延遲響應提供優(yōu)化，還可以減少傳統(tǒng)方式?jīng)]有考慮的資源因素導致出現(xiàn)的資源利用傾斜現(xiàn)象，提高資源的利用率。實驗表明，改進的資源調(diào)度算法有較好的效果。
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