基于調(diào)度器的Hadoop性能優(yōu)化方法研究

劉 娟，豆育升，何 晨，唐 紅

（1.重慶郵電大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院，重慶400065；2.重慶郵電大學(xué) 高性能計(jì)算與應(yīng)用研究所，重慶400065）

0 引 言

Hadoop是開(kāi)源的云計(jì)算［1］架構(gòu)，主要由 MapReduce［2］編程模型 和 HDFS（hadoop distributed file system）［3］文件系統(tǒng)組成。目前，對(duì)Hadoop性能優(yōu)化的研究主要有兩種方法，一是基于配置文件的性能優(yōu)化，從配置文件入手，改變配置參數(shù)以提高Hadoop集群的性能。主要的配置文件有 Conf下 面 的 Core－site.xml，Hdfs－site.xml和 Mapredsite.xml［4］，這種優(yōu)化方法在一定程度上能優(yōu)化集群性能，但是也具有一定的局限性。一方面每個(gè)集群的硬件配置并不完全相同，每種優(yōu)化方法并不一定適合所有的集群。另一方面，這種方法只能靜態(tài)地對(duì)集群的配置參數(shù)作修改，在任務(wù)運(yùn)行中不能根據(jù)需要?jiǎng)討B(tài)地改變配置文件并使其生效。第二種方法是優(yōu)化Hadoop調(diào)度器。因?yàn)檎{(diào)度器一旦在啟動(dòng)，整個(gè)任務(wù)運(yùn)行過(guò)程將根據(jù)需要自適應(yīng)變化，并且適用于不同硬件平臺(tái)下的Hadoop集群，所以對(duì)Hadoop調(diào)度器的研究具有很大的現(xiàn)實(shí)意義。目前，Hadoop的調(diào)度器有3種，分別是Hadoop默認(rèn)的FIFO［5］調(diào)度器，計(jì)算能力調(diào)度器［5］，公平份額調(diào)度器［5］。其中FIFO是所有調(diào)度器的基礎(chǔ)，然而此調(diào)度器按照作業(yè)提交先后順序?qū)⒆鳂I(yè)排序，再根據(jù)這一順序逐一把任務(wù)分發(fā)給各個(gè)節(jié)點(diǎn)執(zhí)行，這就忽略了每個(gè)節(jié)點(diǎn)的實(shí)際負(fù)載情況。計(jì)算能力調(diào)度器能很好地支持內(nèi)存密集型作業(yè)，公平調(diào)度器只是盡可能給每個(gè)任務(wù)分配等同的資源，都不能很好解決靈活性問(wèn)題。本文即是在Hadoop默認(rèn)調(diào)度器的基礎(chǔ)上，提出一種基于CPU占用率作為負(fù)載指標(biāo)的動(dòng)態(tài)調(diào)度算法。該算法能有效解決默認(rèn)FIFO調(diào)度器缺乏動(dòng)態(tài)性和靈活性的問(wèn)題，進(jìn)而縮短Hadoop集群的任務(wù)整體響應(yīng)時(shí)間。

1 Hadoop平臺(tái)及默認(rèn)調(diào)度器概述

Hadoop由核心組件MapReduce編程模型和HDFS分布式文件系統(tǒng)以及其他一些輔助組件組成。如圖1所示，其中，MapReduce編程模型負(fù)責(zé)Hadoop所有的數(shù)據(jù)流和控制流，貫穿整個(gè)作業(yè)執(zhí)行始末。JobTracker統(tǒng)一調(diào)度和分發(fā)任務(wù)，TaskTracker負(fù)責(zé)每一個(gè)子任務(wù)的執(zhí)行，直到任務(wù)運(yùn)行完畢。MapReduce的設(shè)計(jì)思想是：一個(gè)任務(wù)可以拆成多個(gè)子任務(wù)同時(shí)執(zhí)行，然后將分解的多個(gè)任務(wù)按要求進(jìn)行處理，將中間結(jié)果歸并后統(tǒng)計(jì)出最后結(jié)果。MapReduce由Map和Reduce兩部分組成，其中Map處理一個(gè)key／value對(duì)生成的中間鍵值對(duì)集合，Reduce接受一個(gè)中間key和它對(duì)應(yīng)的值的集合并合并這些值以形成一個(gè)較小的值集合。MapReduce數(shù)學(xué)模型如下：

圖1 Hadoop數(shù)據(jù)流和控制流

map：（k1，v1）→（list（k2，v2）［6］

reduce：（k2，list（v2））→（list（k3，v3）［6］

HDFS通過(guò)塊級(jí)數(shù)據(jù)的分布冗余存儲(chǔ)，負(fù)責(zé)所有臨時(shí)的或者永久的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)工作。它采用主從模型，包含一個(gè)NameNode和一系列的DataNode，

NameNode負(fù)責(zé)管理HDFS文件系統(tǒng)，接受用戶(hù)的請(qǐng)求，DataNode則用來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)文件。Hadoop整合 Map－Reduce和HDFS以及其他輔助層，將 Map－Reduce中的TaskTracker和HDFS中的DataNode部署在同一個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上。

Hadoop默認(rèn)的是FIFO調(diào)度器，用戶(hù)在Hadoop客戶(hù)端提交任務(wù)，調(diào)度器將所有用戶(hù)的作業(yè)提交到一個(gè)隊(duì)列中，JobTracker根據(jù)作業(yè)提交的先后順序?qū)⒆鳂I(yè)排序，再根據(jù)這一順序選擇將要調(diào)度的任務(wù)并將任務(wù)分發(fā)給TaskTracker。TaskTracker接收J(rèn)obTra－cker分配的任務(wù)并執(zhí)行［7－8］。FIFO調(diào)度器使得JobTracker的工作負(fù)擔(dān)較輕，每個(gè)Job都公平共享整個(gè)集群，但是同時(shí)也失去了靈活性和JobTracker動(dòng)態(tài)調(diào)度的可能性。JobTracker不能把握每個(gè)Task－Tracker的實(shí)時(shí)負(fù)載能力，因?yàn)槊總€(gè)TaskTracker別無(wú)選擇，只能被動(dòng)地接受JobTracker分發(fā)的任務(wù)［9］。這樣使得繁忙的節(jié)點(diǎn)更繁忙，空閑的節(jié)點(diǎn)更空閑，造成了系統(tǒng)資源的浪費(fèi)。

2 Hadoop默認(rèn)調(diào)度流程

Hadoop由JobTracker／TaskTracker主從結(jié)構(gòu)［10］組成，且JobTracker在Hadoop集群中有且只有一個(gè)。用戶(hù)提交任務(wù)給JobTracker后，在JobTracker的構(gòu)造函數(shù)中，生成一個(gè)TaskScheduler成員變量，即默認(rèn)的FIFO調(diào)度器，進(jìn)行Job的調(diào)度，在JobTracker的OfferService函數(shù)中，調(diào)用TaskScheduler的Start函數(shù)啟動(dòng)FIFO調(diào)度器，調(diào)度器根據(jù)初始化配置和集群情況調(diào)度和分配任務(wù)。TaskTracker準(zhǔn)備就緒后，向JobTracker報(bào)告自己當(dāng)前的狀態(tài)。而JobTracker返回給TaskTracker的HeartbeatResponse中已經(jīng)包含了分配好的任務(wù)LaunchTaskAction。TaskTracker接收該任務(wù)，并根據(jù)任務(wù)類(lèi)型（Map任務(wù)或者Reduce任務(wù)）執(zhí)行任務(wù)。JobTracker／TaskTracker調(diào)度簡(jiǎn)圖如圖2所示。

圖2 JobTracker／TaskTracker調(diào)度簡(jiǎn)圖

3 算法改進(jìn)

3.1 算法描述

FIFO調(diào)度器只能完成簡(jiǎn)單的任務(wù)分發(fā)和執(zhí)行，每個(gè)Job公平共享整個(gè)集群，但是JobTracker無(wú)法根據(jù)當(dāng)前TaskTracker的負(fù)載情況實(shí)時(shí)判斷當(dāng)前節(jié)點(diǎn)是否還能繼續(xù)高效地執(zhí)行任務(wù)。基于此提出一種改進(jìn)算法：在FIFO調(diào)度器的基礎(chǔ)上，實(shí)時(shí)獲取每個(gè)節(jié)點(diǎn)的CPU占用率，根據(jù)每個(gè)節(jié)點(diǎn)當(dāng)前的CPU占用率判斷節(jié)點(diǎn)的負(fù)載狀態(tài)，將此占用率放入心跳包（HeartBeat）中，并反饋給JobTracker。當(dāng)Job－Tracker啟動(dòng)調(diào)度器調(diào)度任務(wù)的時(shí)候，取出該值與CPU閾值比較，判斷當(dāng)前節(jié)點(diǎn)負(fù)載情況，從而決定是否應(yīng)該繼續(xù)給當(dāng)前節(jié)點(diǎn)分配任務(wù)。調(diào)度流程如圖3所示。

圖3 Hadoop改進(jìn)后的調(diào)度流程

該算法在每個(gè)TaskTracker中執(zhí)行一個(gè)線程來(lái)獲取CPU占用率。當(dāng)JobClient類(lèi)的SubmitJob函數(shù)提交Job后，JobTracker接受該任務(wù)，創(chuàng)建并初始化與Job有關(guān)的參數(shù)和一系列用來(lái)管理和調(diào)度任務(wù)的對(duì)象。Job分割成子任務(wù)后，由TaskTracker執(zhí)行任務(wù)。即TaskTracker的Run函數(shù)一直鏈接JobTracker，如果鏈接成功，TaskTracker的OfferService函數(shù)會(huì)定期與JobTracker通信一次，報(bào)告自己任務(wù)的執(zhí)行狀態(tài)并接受JobTracker指令。TaskTracker還會(huì)調(diào)用TransmitHeartBeat函數(shù)獲得HeartbeatResponse信息。然后調(diào)用HeartbeatResponse的getActions函數(shù)獲得JobTracker傳過(guò)來(lái)的指令即TaskTrackerAction數(shù)組，再根據(jù)數(shù)組類(lèi)型決定應(yīng)該執(zhí)行的任務(wù)類(lèi)型。TaskTracker和Job－Tracker的通信是由HeartBeat方法實(shí)現(xiàn)的。在原始版本的基礎(chǔ)上，添加一個(gè)獲取CPU占用率的線程，在OfferService函數(shù)中每隔一個(gè)心跳間隔啟動(dòng)一次該線程更新一次CPU占用率，這樣就保證每次獲取到的CPU占用率是最新的。將此占用率傳遞給HeartBeat函數(shù)，每次JobTracker和TaskTracker通信的時(shí)候，都會(huì)向JobTracker報(bào)告該CPU占用率，實(shí)時(shí)地與CPU閾值作比較，JobTracker再根據(jù)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的負(fù)載情況分配任務(wù)。這樣就做到了任務(wù)分配的實(shí)時(shí)性和動(dòng)態(tài)性。以某節(jié)點(diǎn)為例，作浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算測(cè)試，CPU占用率達(dá)到峰值0.95（閾值）時(shí)，CPU計(jì)算性能逐漸下降。可以得知，當(dāng)實(shí)時(shí)獲取的CPU占用率大于此閾值時(shí)，說(shuō)明當(dāng)前CPU處于繁忙狀態(tài)。此時(shí)，JobTracker不能再向此節(jié)點(diǎn)分配任務(wù)，應(yīng)該將任務(wù)分配給處于空閑狀態(tài)的節(jié)點(diǎn)執(zhí)行。直到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的CPU占用率小于閾值時(shí)，Job－Tracker再繼續(xù)向該節(jié)點(diǎn)分配任務(wù)，循環(huán)直到任務(wù)全部執(zhí)行完成。這樣就可以實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地調(diào)整集群的負(fù)載狀況，進(jìn)而使作業(yè)整體響應(yīng)效率提高。

3.2 算法實(shí)現(xiàn)

本算法采用Java語(yǔ)言，將新增代碼添加到Hadoop工程源代碼中，在eclipse平臺(tái)上重新編譯生成jar包。

輸入：用戶(hù)提交的任務(wù)

輸出：map／reduce計(jì)算出的結(jié)果

S1／＊初始化集群參數(shù) ＊／

double cpu＿occupation＝－1；／＊ 默認(rèn) CPU 占用率＊／

S2／＊獲取cpu占用率，intime＿data是／proc／stat下的時(shí)間類(lèi)＊／

class SystemInfo implements Runnable

｛public void get＿occupy（intime＿data o）

｛File file＝new File（"／proc／stat"）；

BufferedReader br＝new BufferedReader（new Input－StreamReader（new FileInputStream（file）））；

String str＝br.readLine（）；｝

public double call＿occupy（intime＿data old，

intime＿data new）

｛return（1－（itime／（ntime－otime）））＊100.0；｝

｝／＊itime是空閑時(shí)間，（ntime－otime）為獲取時(shí)間的時(shí)間間隔，返回獲取的CPU占用率，此函數(shù)在SystemInfo線程中調(diào)用，SystemInfo將作為一個(gè)線程在每個(gè)Task－Tracker的offerservice（）中啟動(dòng)，一直執(zhí)行，實(shí)時(shí)獲取CPU占用信息＊／

S3／＊根據(jù)實(shí)時(shí)獲取的CPU占用率分配任務(wù)給Task－Tracker，通過(guò)Hadoop RPC機(jī)制將TaskTracker中的CPU占用率傳入JobTracker中，JobTracker再將此占用率傳入默認(rèn)FIFO調(diào)度器中，調(diào)度器的任務(wù)分配函數(shù)分析判斷后分配任務(wù)＊／

HeartbeatResponse heartbeatResponse＝

jobClient.heartbeat（status，justStarted，justInit－ed，askForNewTask，heartbeatResponseId，cpu ＿ occupation）；／＊將獲得的cpu＿occupation傳入heartbeat心跳包中＊／

｛tasks＝taskScheduler.assignTasks（taskTracker，

get（trackerName），cpu＿occupation）；

List＜Task＞assignTasks（TaskTracker

taskTracker，double cpu＿occupan）

｛／＊初始化調(diào)度參數(shù)和環(huán)境＊／

scheduleMaps：

｛／＊調(diào)度正式開(kāi)始＊／

if（cpu＿occupan＞＝閾值）／＊比較CPU占用率和閾值大小＊／

｛break scheduleMaps；｝

else／＊否則給TaskTracker分配任務(wù)＊／

｛／＊計(jì)算可獲得的時(shí)間槽＊／

job.obtainNewLocalMapTask（）；

／＊將任務(wù)傳遞給JVM執(zhí)行＊／｝｝

｝

S4／＊任務(wù)執(zhí)行完畢，完成臨時(shí)數(shù)據(jù)和狀態(tài)的清理工作，Hadoop集群完成任務(wù)＊／

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

4.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

操作系統(tǒng)Cenos5.6，帶寬100M，8個(gè)節(jié)點(diǎn)，Intel雙核，硬盤(pán)250G，內(nèi)存2GB，jdk1.6.0－21，Hadoop源代碼版本 hadoop－0.21.0。

4.2 測(cè)試與分析

本文基于Hadoop－0.21.0版本實(shí)現(xiàn)改進(jìn)算法。將改進(jìn)的源代碼在eclipse上編譯成jar包，分別是hadoopcore.jar，hadoop－mapred.jar，hadoop－h(huán)dfs.jar，將 3 個(gè)jar包分別部署在Hadoop集群的每個(gè)節(jié)點(diǎn)上并重啟集群使其生效。實(shí)驗(yàn)采用Hadoop系統(tǒng)自帶的terasort（計(jì)算集中型）基準(zhǔn)測(cè)試程序。該程序?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)排序的功能，是典型的CPU密集型程序，適用于本改進(jìn)算法。實(shí)驗(yàn)分別對(duì)1百萬(wàn)字節(jié)，2百萬(wàn)字節(jié)，4百萬(wàn)字節(jié)和5百萬(wàn)字節(jié)的數(shù)據(jù)排序，在原始版本和改進(jìn)版本上分別測(cè)試。為了減小測(cè)試結(jié)果的隨機(jī)性，實(shí)驗(yàn)分別測(cè)試了10組數(shù)據(jù)取其平均值作為最終測(cè)試結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1，2，3，4所示。表中記錄了四組數(shù)據(jù)原始版和改進(jìn)版的任務(wù)整體響應(yīng)時(shí)間。可以得出，運(yùn)行于改進(jìn)版的四組數(shù)據(jù)的任務(wù)整體響應(yīng)效率都有不同程度的提高，分別提高了2.1秒，3.8秒，5.4秒，7.8秒。直觀對(duì)比如圖4所示。

計(jì)算得出，改進(jìn)版比原始版的作業(yè)整體響應(yīng)效率（任務(wù)提高的時(shí)間／原始版本任務(wù)執(zhí)行時(shí)間）至少提高了6%，如圖6所示。并且，隨著任務(wù)數(shù)據(jù)量的不斷增加，任務(wù)的整體響應(yīng)效率有快速提高的趨勢(shì)，這將更利于長(zhǎng)作業(yè)的運(yùn)行。雖然實(shí)驗(yàn)測(cè)試數(shù)據(jù)呈倍數(shù)增長(zhǎng)，但是任務(wù)執(zhí)行效率的提升并沒(méi)有按照倍數(shù)增長(zhǎng)。這是因?yàn)椋环矫妫魏蜟PU的運(yùn)算能力是有上限的，默認(rèn)版本的CPU計(jì)算能力已經(jīng)達(dá)到或者超過(guò)了CPU運(yùn)算性能的最佳運(yùn)算狀態(tài)，本算法只改進(jìn)了CPU的過(guò)載運(yùn)算部分，使得在不影響CPU計(jì)算能力的情況下，最快地完成任務(wù)。另一方面，改進(jìn)算法啟動(dòng)一個(gè)線程實(shí)時(shí)獲取CPU占用率，此線程在實(shí)時(shí)獲取CPU占用率的同時(shí)也耗費(fèi)了一部分CPU計(jì)算資源。

表1 1000000B數(shù)據(jù)測(cè)試結(jié)果

表2 2000000B數(shù)據(jù)測(cè)試結(jié)果

表3 4000000B數(shù)據(jù)測(cè)試結(jié)果

表4 5000000B數(shù)據(jù)測(cè)試結(jié)果

5 結(jié)束語(yǔ)

本文深入分析并改進(jìn)了Hadoop默認(rèn)任務(wù)調(diào)度模型，提出的以CPU占用率作為負(fù)載指標(biāo)，在循環(huán)分配任務(wù)時(shí)根據(jù)反饋的負(fù)載指標(biāo)判斷節(jié)點(diǎn)負(fù)載情況的算法，確實(shí)提高了Hadoop的任務(wù)執(zhí)行性能，最終縮短了任務(wù)整體響應(yīng)時(shí)間解決了默認(rèn)調(diào)度器缺乏動(dòng)態(tài)性和靈活性的問(wèn)題。經(jīng)過(guò)Hadoop－0.21.0版本算法改進(jìn)前后的實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析可知，本算法在百萬(wàn)數(shù)量級(jí)上，至少提高了Hadoop集群6%的任務(wù)整體響應(yīng)效率。本算法的最大缺點(diǎn)是沒(méi)有考慮內(nèi)存耗費(fèi)情況，只是用計(jì)算集中型應(yīng)用程序。未來(lái)將尋求一種耗費(fèi)系統(tǒng)資源更少的方法來(lái)判斷節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)性能。此外可以對(duì)任務(wù)進(jìn)行排序，采用優(yōu)先級(jí)策略實(shí)時(shí)響應(yīng)更緊迫的任務(wù)。

［1］LIU Peng.Cloud computing［M］.2nd ed.Beijing：Publishing House of Electronics Industry，2011（in Chinese）.［劉鵬.云計(jì)算［M］.2版.北京：電子工業(yè)出版社，2011.］

［2］Ger－h(huán)ard W.Multiagent system：A modem approach to distributed artificial intelligence［M］.［S，L］：MITPRE－SS，2007.

［3］LUO Yongjun，SHAO Zhiqing.Progress and prospects of standardization for agent technology［J］.Computer Applications and Software，2009，26（3）：179－183（in Chinese）.［羅勇軍，邵志清.Agent技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)度與前景［J］.計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件，2009，26（3）：179－183.］

［4］LUAN Yajian，HUANG Chongmin，GONG Gaosheng，et al.Research on performance optimization of hadoop platform［J］.Computer Engineering，2010，36（14）：262－266（in Chinese）.［欒亞建，黃翀民，龔高晟，等.Hadoop平臺(tái)的性能優(yōu)化研究［J］.計(jì)算機(jī)工程，2010，36（14）：262－266.］

［5］ZHAN Kunlin.Hadoop performance optimization［EB／OL］.［2011－04－25］ .http：／／wenku.baidu.com／vie／3a86c11118964bcf84b9d 57bce.html（in Chinese）.［詹坤林.Hadoop性能優(yōu)化［EB／OL］.http：／／ wenku.baidu.com／vie／3a86c11118964bcf84b9d57bce.html，2011－04－25.］

［6］Tom White.Hadoop：The definitive guide［M］.Beijing：Tsinghua University Press，2011（in Chinese）.［Tom White.Hadoop：權(quán)威指南［M］.北京：清華大學(xué)出版社，2011.］

［7］TIAN C，ZHOU H，HE Y，et al.A dynamic mapreduce scheduler for heterogeneous workloads［C］／／Proceedings of the Eighth International Conference on Grid and Cooperative Computing.Washington，DC，USA：IEEE Computer Society，2009：218－224.

［8］Polo J，Carrera D，Becerra Y，et al.Performance driven task co－scheduling for mapreduce environment［C］／／Network Operations and Management Symposium IEEE，2010：373－380.

［9］WANG Feng.The Hadoop algorithm of cluster Job scheduling［J］.Programmer，2009（12）：119－121（in Chinese）.［王峰.Hadoop集群的作業(yè)調(diào)度算法［J］.程序員，2009（12）：119－121.］

［10］SUN Zhaoyu，YUAN Zhiping，HUANG Yuguang.The application of hadoop on the data－intensive computing［C］／／The High Performance Computing Conference，2008：441－443（in Chinese）.［孫兆玉，袁志平，黃字光.面向數(shù)據(jù)密集型計(jì)算Hadoop及其應(yīng)用研究［C］／／2008年全國(guó)高性能計(jì)算學(xué)術(shù)年會(huì)論文集，2008：44l－443.］