Слияние кода завершено, страница обновится автоматически
Система управления ресурсами, основанная на Hadoop-YARN, обеспечивает смешанное планирование онлайн-задач и офлайн-задач в одном кластере, разработанную Пекинским университетом авиации и космонавтики.
Облачные вычисления являются важной формой информационной инфраструктуры эпохи Интернета и важным способом развития информационных технологий. По мере того как облачные вычислительные центры становятся все более разнообразными с точки зрения типов услуг, которые они предоставляют, существующие механизмы планирования обычно используют двухуровневую структуру планирования: уровень управления ресурсами фокусируется на управлении информацией об использовании ресурсов и распределении ресурсов на уровне пула ресурсов центра обработки данных; различные задачи имеют независимые планировщики задач, что приводит к определённым потерям ресурсов. Чтобы более эффективно использовать ресурсы центра обработки данных, планирование ресурсов демонстрирует характеристики многомерного и смешанного планирования с несколькими нагрузками. Например, Mesos, Yarn и т. д., посредством смешанного планирования различных размеров и нагрузок, эффективно используют ресурсы.
Этот проект был разработан в этом контексте и в основном ориентирован на крупномасштабные центры обработки данных. Он реализует смешанное планирование для онлайн- и офлайн-задач через унифицированное управление ресурсами и планирование.
git clone url
mvn clean;
mvn package;
cd /HADOOP_HOME/bin
./start-all.sh
Вы можете оставить комментарий после Вход в систему
Неприемлемый контент может быть отображен здесь и не будет показан на странице. Вы можете проверить и изменить его с помощью соответствующей функции редактирования.
Если вы подтверждаете, что содержание не содержит непристойной лексики/перенаправления на рекламу/насилия/вульгарной порнографии/нарушений/пиратства/ложного/незначительного или незаконного контента, связанного с национальными законами и предписаниями, вы можете нажать «Отправить» для подачи апелляции, и мы обработаем ее как можно скорее.
Комментарии ( 0 )