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文檔簡介
1、伴隨著信息時(shí)代到來的是海量的數(shù)據(jù)信息,在被稱為“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的21世紀(jì),大數(shù)據(jù)的處理成為了這個(gè)時(shí)代的難題。目前,分布式計(jì)算機(jī)技術(shù)是處理大數(shù)據(jù)的主流方式,通過建立分布式集群,能讓分布式系統(tǒng)獲得堪比超級(jí)計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力,而且分布式系統(tǒng)的計(jì)算和存儲(chǔ)能力還會(huì)隨著集群的擴(kuò)展而不斷提升。但是,內(nèi)存容量不足一直是制約分布式系統(tǒng)性能的一大因素,但隨著內(nèi)存制造工藝的發(fā)展提高,一種新型的基于內(nèi)存計(jì)算技術(shù)的分布式框架——Spark,應(yīng)運(yùn)而生。Spark在處理
2、迭代式機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)算和交互式實(shí)時(shí)查詢操作時(shí),所獲得的性能遠(yuǎn)超其他分布式框架。然而,內(nèi)存容量始終要比數(shù)據(jù)的規(guī)模小得多,在內(nèi)存不足時(shí),Spark會(huì)遭遇到性能瓶頸。
如何高效地使用內(nèi)存,成為了提升Spark系統(tǒng)性能的關(guān)鍵問題。為了解決這個(gè)難題,本課題設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)的內(nèi)存調(diào)優(yōu)策略。這種自適應(yīng)調(diào)優(yōu)策略主要分為三個(gè)部分:首先,是針對(duì)數(shù)據(jù)序列化算法的自適應(yīng)優(yōu)化策略。數(shù)據(jù)序列化是分布式系統(tǒng)中常用的優(yōu)化方式,與系統(tǒng)性能的優(yōu)劣密切相關(guān)。序列化方法
3、在節(jié)省存儲(chǔ)空間的同時(shí),還能減輕系統(tǒng)垃圾回收的壓力。同時(shí),數(shù)據(jù)要在分布式集群各個(gè)節(jié)點(diǎn)間傳輸,也必須要進(jìn)行序列化操作。序列化自適應(yīng)策略通過當(dāng)前系統(tǒng)的資源消耗情況,來選擇合適的序列化算法。其次,是數(shù)據(jù)壓縮算法的的自適應(yīng)優(yōu)化策略。壓縮算法可將數(shù)據(jù)壓縮至原來的幾分之一,甚至十幾分之一,相比于序列化方法,更能節(jié)省系統(tǒng)存儲(chǔ)空間。但是,每種不同的壓縮算法之間,也是存在差異的。自適應(yīng)算法會(huì)根據(jù)系統(tǒng)情況選擇合適的壓縮算法。最后,是垃圾回收的自適應(yīng)優(yōu)化策略。
4、對(duì)于運(yùn)行在JVM虛擬機(jī)上的Spark分布式框架來說,JVM的性能優(yōu)劣直接關(guān)系到了整個(gè)系統(tǒng)的性能好壞。自適應(yīng)算法通過收集和分析系統(tǒng)當(dāng)前系統(tǒng)信息,進(jìn)行垃圾回收的調(diào)優(yōu)。
在設(shè)計(jì)部分,通過對(duì)Spark源代碼的添加和修改,本課題在原生的Spark系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)了SATS(Spark Adaptive Tuning Strategy)子系統(tǒng),系統(tǒng)分為三個(gè)模塊:運(yùn)行時(shí)數(shù)據(jù)收集模塊、自適應(yīng)決策模塊和參數(shù)優(yōu)化模塊。實(shí)現(xiàn)部分對(duì)著三個(gè)模塊的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)進(jìn)行
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