温度感知的MapReduce节能任务调度策略

• 作者: 于炯 刘继 尹路通 廖彬 张陶 郭刚
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 绿色计算 MapReduce 任务调度 温度感知
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 61-75
• 页数: 15页
• 分类号: TP393.09
• 字数: 11164字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2016008

摘要

现有的FIFO、Fair、Capacity、LATE及Deadline Constraint等MapReduce任务调度器的主要区别在于队列与作业选择策略的不同,而任务选择策略基本相同,都是将数据的本地性(data-locality)作为选择的主要因素,忽略了对TaskTracker当前温度状态的考虑.实验表明,当TaskTracker处于高温状态时,一方面使CPU利用率变高,导致节点能耗增大,任务处理速度下降,导致任务完成时间增加;另一方面,易发的宕机现象将直接导致任务的失败,推测执行(speculative execution)机制容易使运行时任务被迫中止.继而提出温度感知的节能任务调度策略,将节点CPU温度纳入任务调度的决策信息,以避免少数高温任务执行节点对作业整体进度的影响.实验结果表明,算法能够避免任务分配到高温节点,从而有效地缩短作业完成时间,减小作业执行能耗,提高系统稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于炯	新疆大学软件学院	176	1315	20.0	28.0
2	刘继	新疆财经大学统计与信息学院	41	300	10.0	16.0
3	廖彬	新疆财经大学统计与信息学院	34	172	8.0	10.0
4	张陶	新疆医科大学医学工程技术学院	16	95	7.0	9.0
5	尹路通	新疆大学软件学院	4	43	4.0	4.0
6	郭刚	新疆大学软件学院	4	43	4.0	4.0