面向MapReduce计算的大规模集群通信优化
Communication optimization for large-scale cluster aiming MapReduce computing
1. 临沂大学 信息科学与工程学院, 山东 临沂 276000
2. 临沂大学研究所 山东省网络环境智能计算技术重点实验室, 山东 临沂 276000
摘要
为了优化大规模集群运行MapReduce作业时的通信效率和减少shuffle数据传输量，首先采用存储局部性换取通信局部性的策略建立一个分布式协同数据映射模型；其次通过随机抽样和机器学习方法来提取作业数据的局部性特征，实现map计算数据的有效部署；最后，利用软件定义网络的全局灵活控制能力，优选通信链路好的节点并将计算任务映射到该类节点中。实验表明对于中间数据混洗密集类作业有较好的优化效果，通信延迟降低了4.3%~5.8%。该方案能减少shuffle流量和数据迁移延迟，并且适合各种调度策略和网络拓扑结构。
基金项目
山东省自然科学基金面上项目(ZR2017MF050)
山东省高等学校科学技术计划项目(J17KA049)
山东省重点研发项目(2019GGX1005,2018GGX101005,2017CXGC0701,2016GGX109001)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.10.0766
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第4期
所属栏目: 网络与通信技术
出版页码: 1174-1178
文章编号: 1001-3695(2020)04-047-1174-05
发布历史
[2020-04-05] 印刷出版
引用本文
曹云鹏, 王海峰, 刘海涛, 等. 面向MapReduce计算的大规模集群通信优化 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (4): 1174-1178. (Cao Yunpeng, Wang Haifeng, Liu Haitao, et al. Communication optimization for large-scale cluster aiming MapReduce computing [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (4): 1174-1178. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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