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【6h】

Hadoop平台计算管理节点可扩展性改进方案

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摘要

近年来,使用廉价计算机组成的大规模分布式集群进行高性能计算已经成为了计算机科学界的研究热点。基于MapReduce编程模型的Hadoop分布式计算平台,凭借其高性能和易用性已经在许多场合得到广泛的应用。然而随着越来越多的大型Hadoop集群的建立,研究人员发现Hadoop的主/从体系结构导致的性能瓶颈在大规模集群环境中会对集群的计算能力利用率造成严重的影响。
  本文对Hadoop平台的工作原理进行了详细研究和实验,指出影响Hadoop集群可扩展性的关键因素在于其计算节点需要以很高的频率与管理节点进行信息交互。而管理节点的唯一性则必然在计算节点数量过多时产生性能瓶颈,影响集群中任务的分发速度,进而降低集群的计算能力利用率。
  为了解决上述问题,本文提出并实现了一个新的系统架构:管理节点不再是唯一的,多个管理节点共同管理集群,计算节点轮流与这些管理节点进行信息交互。在对改进方案的合理性进行理论证明之后,本文还模拟大规模集群中的环境对改进系统进行了验证实验。实验结果显示改进系统在大规模集群中的表现明显好于Hadoop原型系统,消除了原有的性能瓶颈。这个成果对Hadoop集群的可扩展性提升具有重大意义。

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