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  • mapreduce任務(wù)調(diào)度器 內(nèi)容精選 換一換
  • 管理HiveQL執(zhí)行的生命周期并貫穿Hive任務(wù)整個執(zhí)行期間。 Compiler 編譯HiveQL并將其轉(zhuǎn)化為一系列相互依賴的Map/Reduce任務(wù)。 Optimizer 優(yōu)化,分為邏輯優(yōu)化和物理優(yōu)化,分別對HiveQL生成的執(zhí)行計劃和MapReduce任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化。 Executor 按照任務(wù)的依賴關(guān)系分別執(zhí)行MapReduce任務(wù)。
    來自:專題
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    廣州區(qū)域兩臺服務(wù)上,香港分公司的內(nèi)部應(yīng)用系統(tǒng)平臺部署在香港區(qū)域的兩臺服務(wù)上,兩個分公司的各個服務(wù)作為負(fù)載分擔(dān)關(guān)系各自承擔(dān)一部分訪問流量。 將廣州區(qū)域?qū)?yīng)的終端節(jié)點組1和香港區(qū)域?qū)?yīng)的終端節(jié)點組2的流量調(diào)度比例同時配置為80%,在時延優(yōu)先的原則下,深圳用戶和香港用戶的訪問流量將按照如下情形分配:
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    t分別降低了57.4%和20%??偟膩碚fJIAGU在調(diào)度性能上普遍優(yōu)于當(dāng)前的基于模型的調(diào)度。 圖6 調(diào)度性能驗證結(jié)果(來源于論文) 同時我們評估了JIAGU在資源利用率提升和QoS保障方面的效果,如圖7所示,與現(xiàn)有流行的調(diào)度Kubernetes、Gsight[4]、Owl[5
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