CN104503844B - 一种基于多阶段特征的MapReduce作业细粒度分类方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供的基于多阶段特征的MapReduce作业细粒度分类方法,通过单独对每个阶段的特征进行分类,可以得到每个作业在不同阶段的相似性作业,这些相似性的作业在该阶段可以进行相似性地优化,进而可以实施MapReduce阶段级地快速优化,使得优化的目的更明确,提高了优化的效率,同时也有利于利用分类的结果进行MapReduce工作流的细粒度瓶颈分析,找出制约程序运行性能地瓶颈可以更有针对性地改善程序的设计,提高程序本身的性能。

Description

一种基于多阶段特征的MapReduce作业细粒度分类方法
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种基于多阶段特征的MapReduce作业细粒度分类方法。
背景技术
MapReduce是分布式数据处理编程模型。MapReduce处理数据过程主要分成2个阶段:Map阶段和Reduce阶段。先执行Map阶段,再执行Reduce阶段。Map阶段可以进一步划分为read,map,collect,spill和merge五个子阶段,Reduce阶段也可以进一步划分为shuffle,sort,reduce和write四个子阶段。
MapReduce的运行时的性能特征数据可以通过分布式监控***Ganglia获取。Ganglia是UC Berkeley发起的一个开源集群监视项目,设计用于测量数以千计的节点。Ganglia的核心包含gmond、gmetad以及一个Web前端。主要是用来监控***性能,如:cpu、mem、硬盘利用率,I/O负载、网络流量情况等,通过曲线很容易见到每个节点的工作状态,对合理调整、分配***资源,提高***整体性能起到重要作用。每台计算机都运行一个收集和发送度量数据的名为gmond的守护进程。接收所有度量数据的主机可以显示这些数据并且可以将这些数据的精简表单传递到层次结构中。正因为有这种层次结构模式,才使得Ganglia可以实现良好的扩展。gmond带来的***负载非常少,这使得它成为在集群中各台计算机上运行的一段代码,而不会影响用户性能。所有这些数据多次收集会影响节点性能。网络中的“抖动”发生在大量小消息同时出现时,可以通过将节点时钟保持一致,来避免这个问题。gmetad可以部署在集群内任一台节点或者通过网络连接到集群的独立主机,它通过单播路由的方式与gmond通信,收集区域内节点的状态信息,并以XML数据的形式,保存在数据库中。针对MapReduce作业的分类问题,目前主要是针对MapReduce运行时整体的性能数据进行分析,并没有细化地考虑每个阶段的性能特征,然而在实践中,作业运行时不同阶段的性能表现却是不一样的,这样不同的作业类型会有不同阶段的性能瓶颈,需要根据不同的阶段地性能瓶颈有针对性地采取不同的方法进行分析和调优。所以,需要研究和制定一套细粒度地MapReduce作业分类方法实现作业地精确分类。
发明内容
有鉴如此,有必要提供一种能够对MapReduce作业的细粒度分类方法。
为实现上述目的,本发明采用下述技术方案:
一种基于多阶段特征的MapReduce作业细粒度分类方法,包括下述步骤:
步骤S110:收集Hadoop集群中每个节点的性能数据,所述性能数据包括CPU使用率,内存使用率和I/O使用率,
所述CPU使用率的集合为Cjm={C1jm,C2jm,...Cnjm};
所述内存使用率的集合为Mjm={M1jm,M2jm,...Mnjm};
所述I/O使用率的集合为Ijm={I1jm,I2jm,...Injm};
其中,m为所述Hadoop集群待分类的作业数量,m个作业的集合记为Job={J1,j2…jm},n为Hadoop集群的节点数量;
步骤S120:统计每个作业的性能数据的均值的集合,分别记为:
CMeanjm=(C1jm+C2jm+...+Cnjm)/n;
MMeanjm=(M1jm+M2jm+...+Mnjm)/n;
IMeanjm=(I1jm+I2jm+...+Injm)/n;
步骤S130:将每个作业的性能数据的均值分为9阶段,分别记为:
CMeanjm={CM1jm,CM2jm,...CM9jm};
MMeanjm={MM1jm,MM2jm,MM9jm};
IMeanjm={IM1jm,IM2jm,IM9jm};
步骤S140:利用层次聚类分别对每一阶段进行层次聚类。
优选地,步骤S140中,利用层次聚类分别对MapReduce运行过程中每个阶段进行层次聚类,包括下述步骤:
步骤S141:将m类作业数量中的每一类用特征向量Fijm进行描述,其中,Fijm={CMijm,MMijm,IMijm};
步骤S142:找到最接近的两个类并合并成一类;
步骤S143:重新计算新的类与所有旧类之间的欧几里得距离;
步骤S144:重复步骤S142步和步骤S143,直到最后合并成一类为止。
优选地,步骤S142中,找到最接近的两个类并合并成一类具体为:针对第i个阶段的m个特征向量,计算m个特征向量两两之间的欧几里得距离,得到m×(m-1)个组合的距离,找到距离最小的组合,将这个组合中的两个类合并成为一个新的类。
优选地,所述欧几里得距离的计算方法为:
其中,第i阶段有两个作业的特征向量为:
Fijo={CMijo,MMijo,IMijo},Fijp={CMijp,MMijp,IMijp}。
本发明提供的基于多阶段特征的MapReduce作业细粒度分类方法,通过单独对每个阶段的特征进行分类,可以得到每个作业在不同阶段的相似性作业,这些相似性的作业在该阶段可以进行相似性地优化,进而可以实施MapReduce阶段级地快速优化,使得优化的目的更明确,提高了优化的效率,同时也有利于利用分类的结果进行MapReduce工作流的细粒度瓶颈分析,找出制约程序运行性能地瓶颈可以更有针对性地改善程序的设计,提高程序本身的性能。
附图说明
图1是本发明提供的抽样的基于多阶段特征的MapReduce作业细粒度分类方法的步骤流程图。
图2是利用层次聚类分别对每一阶段进行层次聚类的步骤流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及有益效果更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
请参阅图1,为本发明提供的基于多阶段特征的MapReduce作业细粒度分类方法的步骤流程图,包括下述步骤:
步骤S110:收集Hadoop集群中每个节点的性能数据,所述性能数据包括CPU使用率,内存使用率和I/O使用率,
所述CPU使用率的集合为Cjm={C1jm,C2jm,...Cnjm};
所述内存使用率的集合为Mjm={M1jm,M2jm,...Mnjm};
所述I/O使用率的集合为Ijm={I1jm,I2jm,...Injm};
其中,m为所述Hadoop集群待分类的作业数量,m个作业的集合记为Job={J1,j2…jm},n为Hadoop集群的节点数量;
在本实施例中,在安装有Ganglia的n个节点的Hadoop集群中运行需要进行分类的m个作业的集合Job={J1,j2...jm},从Ganglia的数据库模块中收集每个作业在n个节点运行时的性能数据。
步骤S120:统计每个作业的性能数据的均值的集合,分别记为:
CMeanjm=(C1jm+C2jm+...+Cnjm)/n;
MMeanjm=(M1jm+M2jm+...+Mnjm)/n;
IMeanjm=(I1jm+I2jm+...+Injm)/n;
步骤S130:将每个作业的性能数据的均值分为9个阶段,分别记为:
CMeanjm={CM1jm,CM2jm,...CM9jm};
MMeanjm={MM1jm,MM2jm,MM9jm};
IMeanjm={IM1jm,IM2jm,IM9jm};
可以理解,根据hadoop的日志可以确定MapReduce运行过程中每个阶段的起止时间,根据这些起止时间,可以将每个作业的性能数据的三个集合的平均值都分为9段。
步骤S140:利用层次聚类分别对MapReduce运行过程中每个阶段进行层次聚类。
可以理解,利用层次聚类分别针对每个阶段进行层次聚类,由此需要进行9次的聚类,这样可以得到每个作业在不同阶段的相似性作业,这些相似性的作业在该阶段可以进行相似性地优化,进而可以实施MapReduce阶段级地快速优化。
请参阅图2,利用层次聚类分别对每一阶段进行层次聚类,包括下述步骤:
步骤S141:将m类作业数量中的每一类用特征向量Fijm进行描述,其中,Fijm={CMijm,MMijm,IMijm};
步骤S142:找到最接近的两个类并合并成一类;
具体地,针对第i个阶段的m个特征向量,计算m个特征向量两两之间的欧几里得距离,得到m×(m-1)个组合的距离,找到距离最小的组合,将这个组合中的两个类合并成为一个新的类。
步骤S143:重新计算新的类与所有旧类之间的欧几里得距离;
步骤S144:重复步骤S142步和步骤S143,直到最后合并成一类为止。
其中,所述欧几里得距离的计算方法为:
其中,第i阶段有两个作业的特征向量为:
Fijo={CMijo,MMijo,IMijo},Fijp={CMijp,MMijp,IMijp}。
本发明提供的基于多阶段特征的MapReduce作业细粒度分类方法,通过单独对每个阶段的特征进行分类,可以得到每个作业在不同阶段的相似性作业,这些相似性的作业在该阶段可以进行相似性地优化,进而可以实施MapReduce阶段级地快速优化,使得优化的目的更明确,提高了优化的效率,同时也有利于利用分类的结果进行MapReduce工作流的细粒度瓶颈分析,找出制约程序运行性能地瓶颈可以更有针对性地改善程序的设计,提高程序本身的性能。
需要说明的是:在上述各实施例中,各实施例的描述都有所侧重,每个实施例中没有详述的部分,可以参照说明书全文的详细描述,此处不再赘述。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于多阶段特征的MapReduce作业细粒度分类方法,其特征在于,包括下述步骤:
步骤S110:收集Hadoop集群中每个节点的性能数据,所述性能数据包括CPU使用率,内存使用率和I/O使用率,
所述CPU使用率的集合为Cjm={C1jm,C2jm,…Cnjm};
所述内存使用率的集合为Mjm={M1jm,M2jm,…Mnjm};
所述I/O使用率的集合为Ijm={I1jm,I2jm,…Injm};
其中,m为所述Hadoop集群待分类的作业数量,m个作业的集合记为Job={j1,j2…jm},n为Hadoop集群的节点数量;
步骤S120:统计每个作业的性能数据的均值的集合,分别记为:
CMeanjm=(C1jm+C2jm+…+Cnjm)/n;
MMeanjm=(M1jm+M2jm+…+Mnjm)/n;
IMeanjm=(I1jm+I2jm+…+Injm)/n;
步骤S130:将每个作业的性能数据的均值分为9阶段,CMeanjm记为:{CM1jm,CM2jm,…CM9jm};MMeanjm记为:{MM1jm,MM2jm,MM9jm};IMeanjm记为:{IM1jm,IM2jm,IM9jm};
步骤S140:利用层次聚类分别对MapReduce运行过程中每个阶段进行层次聚类。
2.如权利要求1所述的基于多阶段特征的MapReduce作业细粒度分类方法,其特征在于,步骤S140中,利用层次聚类分别对每一阶段进行层次聚类,包括下述步骤:
步骤S141:将m类作业数量中的每一类用特征向量Fijm进行描述,其中,Fijm={CMijm,MMijm,IMijm};其中i表示针对第i个阶段;
步骤S142:找到最接近的两个类并合并成一类;
步骤S143:重新计算新的类与所有旧类之间的欧几里得距离;
步骤S144:重复步骤S142步和步骤S143,直到最后合并成一类为止。
3.如权利要求2所述的基于多阶段特征的MapReduce作业细粒度分类方法,其特征在于,步骤S142中,找到最接近的两个类并合并成一类具体为:针对第i个阶段的m个特征向量,计算m个特征向量两两之间的欧几里得距离,得到m×(m-1)个组合的距离,找到距离最小的组合,将这个组合中的两个类合并成为一个新的类。
4.如权利要求2或3所述的基于多阶段特征的MapReduce作业细粒度分类方法,其特征在于,所述欧几里得距离的计算方法为:
<mrow> <mi>D</mi> <mi>i</mi> <mi>s</mi> <mi>F</mi> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <msqrt> <mrow> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>CMi</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mi>o</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>CMi</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mi>p</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>MMi</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mi>o</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>MMi</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mi>p</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>IMi</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mi>o</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>IMi</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mi>p</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </msqrt> </mrow>
其中,第i阶段有两个作业的特征向量为:
Fijo={CMijo,MMijo,IMijo},Fijp={CMijp,MMijp,IMijp}。
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