基于任务节点系统进程优先级的hadoop源码修改及测试报告

【基于任务节点系统进程优先级的Hadoop源码修改及测试报告】 在Hadoop分布式计算环境中，优化调度机制对于提升整体性能至关重要。本报告主要探讨了如何通过修改Hadoop源码，利用Linux操作系统中的进程优先级特性来改进作业的调度策略，从而提高集群的效率。 1. Linux进程优先级原理 在Linux系统中，每个进程都有一个静态优先级，范围在100（最高）至139（最低）。静态优先级与进程的nice值有关，nice值的范围是-20到19，数值越大，优先级越低。默认情况下，进程的nice值为0。nice值和基本时间片的关系决定了进程获得CPU资源的机会。用户可以通过`nice`和`renice`命令动态调整进程的优先级。 2. Hadoop调度优化方案 Hadoop集群中，默认情况下，JVM进程的nice值设为0。在作业提交时，用户可以通过JobConf类设置作业的优先级（JobPriority），默认用于作业队列排序。提案中，我们利用JobPriority参数调整任务进程的优先级。如果JobPriority为"high"，则将任务的nice值设为-10，赋予高优先级；若为"normal"，保持默认的nice值0，即普通优先级。这样，根据作业的优先级设置，可以优先处理高优先级任务。 3. 实验测试 实验在一个包含1个Namenode和4个Datanode的最小集群上进行，使用996MB的tcpdump流量日志文件运行wordcount程序，测试了不同优先级下的作业运行时间。测试包括： - 单一作业运行，比较普通和高优先级作业的平均运行时间。 - 同时运行两个相同优先级的作业，记录总运行时间。 - 同时运行两个不同优先级的作业，对比运行时间。 实验结果显示，当集群空闲时，高优先级作业的平均运行时间略高于普通优先级作业，但差异不大，这可能是因为集群中存在硬件差异导致的任务执行时间波动。此外，测试还分析了作业运行的各个阶段，如初始化、Map任务和Reduce任务的执行时间。 通过本次源码修改和测试，我们可以得出结论，虽然高优先级作业在某些情况下并未显著减少运行时间，但这种优化方法提供了调整作业执行顺序的可能，对于处理时间敏感或优先级更高的任务，这种方法具有潜在价值。未来的研究可以进一步探索更精细的调度策略，如根据任务类型、资源需求和实时系统负载动态调整优先级，以实现更高效的集群资源利用。