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基于微操作的Hadoop参数自动调优方法

摘要

Hadoop作为大规模分布式数据处理框架已经在工业界得到广泛的应用,优化Hadoop的性能一直是研究重点.面对Hadoop复杂的运行流程和庞大的参数空间,手动调优或基于经验调优充满了挑战,本论文基于Hadoop参数自动优化问题,提出一种优化问题的描述方法和分析框架,通过定义微操作解耦MapReduce运行过程,再利用微操作对其进行重构,建立参数和作业执行时间关系的模型.在此模型的基础上,可以应用各类搜索优化算法高效快速地搜索得出优化参数.通过实验发现,该方法高效准确,可移植性强,可以很好地完成参数自动优化,大幅提高作业执行效率,本论文的方法对terasort和wordcount两种类型作业的执行时间分别提高了至少41%和30%.

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