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面向Dataflow的异构集群混合式资源调度框架研究
被引量:
2
1
作者
汤小春
赵全
+4 位作者
符莹
朱紫钰
丁朝
胡小雪
李战怀
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第12期4704-4726,共23页
Dataflow模型的使用,使得大数据计算的批处理和流处理融合为一体.但是,现有的针对大数据计算的集群资源调度框架,要么面向流处理,要么面向批处理,不适合批处理与流处理作业共享集群资源的需求.另外,GPU用于大数据分析计算时,由于缺乏有...
Dataflow模型的使用,使得大数据计算的批处理和流处理融合为一体.但是,现有的针对大数据计算的集群资源调度框架,要么面向流处理,要么面向批处理,不适合批处理与流处理作业共享集群资源的需求.另外,GPU用于大数据分析计算时,由于缺乏有效的CPU-GPU资源解耦方式,降低了资源使用效率.在分析现有的集群资源调度框架的基础上,设计并实现了一种可以感知批处理/流处理应用的混合式资源调度框架HRM.它以共享状态架构为基础,采用乐观封锁协议和悲观封锁协议相结合的方式,确保流处理作业和批处理作业的不同资源要求.在计算节点上,提供CPU-GPU资源的灵活绑定,采用队列堆叠技术,不但满足流处理作业的实时性需求,也减少了反馈延迟并实现了GPU资源的共享.通过模拟大规模作业的调度,结果显示,HRM的调度延迟只有集中式调度框架的75%左右;使用实际负载测试,批处理与流处理共享集群时,使用HRM调度框架,CPU资源利用率提高25%以上;而使用细粒度作业调度方法,不但GPU利用率提高2倍以上,作业的完成时间也能够减少50%左右.
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关键词
数据流模型
批处理
流处理
作业感知
CPU-GPU
队列堆叠
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职称材料
题名
面向Dataflow的异构集群混合式资源调度框架研究
被引量:
2
1
作者
汤小春
赵全
符莹
朱紫钰
丁朝
胡小雪
李战怀
机构
西北工业大学计算机学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第12期4704-4726,共23页
基金
国家重点研发计划(2018YFB1003400)。
文摘
Dataflow模型的使用,使得大数据计算的批处理和流处理融合为一体.但是,现有的针对大数据计算的集群资源调度框架,要么面向流处理,要么面向批处理,不适合批处理与流处理作业共享集群资源的需求.另外,GPU用于大数据分析计算时,由于缺乏有效的CPU-GPU资源解耦方式,降低了资源使用效率.在分析现有的集群资源调度框架的基础上,设计并实现了一种可以感知批处理/流处理应用的混合式资源调度框架HRM.它以共享状态架构为基础,采用乐观封锁协议和悲观封锁协议相结合的方式,确保流处理作业和批处理作业的不同资源要求.在计算节点上,提供CPU-GPU资源的灵活绑定,采用队列堆叠技术,不但满足流处理作业的实时性需求,也减少了反馈延迟并实现了GPU资源的共享.通过模拟大规模作业的调度,结果显示,HRM的调度延迟只有集中式调度框架的75%左右;使用实际负载测试,批处理与流处理共享集群时,使用HRM调度框架,CPU资源利用率提高25%以上;而使用细粒度作业调度方法,不但GPU利用率提高2倍以上,作业的完成时间也能够减少50%左右.
关键词
数据流模型
批处理
流处理
作业感知
CPU-GPU
队列堆叠
Keywords
dataflow model
batch process
streaming process
application aware
CPU-GPU
queue overlap
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向Dataflow的异构集群混合式资源调度框架研究
汤小春
赵全
符莹
朱紫钰
丁朝
胡小雪
李战怀
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
2
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职称材料
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