【摘 要】
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各种类型的大数据计算框架存在各自专用的管理方法。传统的监控和调度服务在异构环境下的操作由于无法获取集群整体的运行状态而受到限制,且无法综合多粒度的运行时资源状态
【机 构】
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北方工业大学数据工程研究院,大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61702014);北京市自然科学基金(4172018)资助
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各种类型的大数据计算框架存在各自专用的管理方法。传统的监控和调度服务在异构环境下的操作由于无法获取集群整体的运行状态而受到限制,且无法综合多粒度的运行时资源状态来调度不同的计算作业。这不仅浪费了集群的可用资源,而且增加了计算作业的等待时间。针对上述两个问题,提出了一种面向异构大数据计算框架的一体化监控及动态调度管理服务。该服务可以自动适应并监控多种类型的大数据计算框架及计算作业,并对多类型作业提供一体化调度。针对Hadoop和Storm两种计算框架,实现了原型系统并进行了实验。实验结果表明,所提服务在异构
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