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上传时间: 2021-03-06
详细说明：内存计算框架的低延迟特性大幅提高了集群的计算效率,但 Shuffle过程的性能瓶颈仍不可规避.宽依赖的同步操作导致大多数工作节点等待慢节点的计算结果,同步过程不仅浪费计算资源,更增加了作业延时,这一 现 象 在 异 构 集 群 环 境 下 尤 为 突 出.针 对 内 存 计 算 框 架 Shuffle操 作 的 同 步 问 题,建立了资源需求模型､执行效率模型和任务分配及调度模型.给 出 了 分 配 效 能 熵(allocationefficiencyentropy,AEE)和节点贡献度(workercontributiondegree,WCD)的定义,提出了算法的优化目标.根据模型的相关定义求解,设计了局部数据优先拉取算法(partialdatashuffledfirstalgorithm,PDSF),通过高效节点优先调度,提高流水线与宽依赖任务的时间重合度,减少宽依赖 Shuffle过程的 同 步 延时,优化集群资源利用率;通过适度倾斜的任务分配,在保障慢节点计算连续性的前提下,提高分配任务量与节点计算能力的适应度,优化作业执行效率;通过分析算法的相关优化原则,证明了算法的帕累托最
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