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隨著基于Hadoop平臺的大數據技術的不斷發展和實踐的深入，Hadoop YARN資源調度策略在異構集群中的不適用性越發明顯。一方面，節點資源無法動態分配，導致優勢節點的計算資源浪費、系統性能沒有充分發揮；另一方面，現有的靜態資源分配策略未考慮作業在不同執行階段的差異，易產生大量資源碎片。基于以上問題，提出了一種負載自適應調度策略。監控集群執行節點和提交作業的性能信息，利用實時監控數據建模、量化節點的綜合計算能力，結合節點和作業的性能信息在調度器上啟動基于相似度評估的動態資源調度方案。優化后的系統能夠有效識別集群節點的執行能力差異，并根據作業任務的實時需求進行細粒度的動態資源調度，在完善YARN現有調度語義的同時，可作為子級資源調度方案架構在上層調度器下。在Hadoop 2．O上實現并測試該策略，實驗結果表明，作業的自適應資源調度策略顯著提高了資源利用率，集群并發度提高了2到3倍，時間性能提升了近10%。
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