Hadoop云计算平台的参数优化算法  

Cross-layer parameter optimization algorithm for Hadoop cloud computing platform

作　　者：王春梅[1] 胡玉平[2] 易叶青[3] 

机构地区：[1]广东金融学院互联网金融与信息工程系,广州510521 [2]广东财经大学信息学院,广州510320 [3]湖南人文科技学院信息科学与工程系,湖南娄底417000

出　　处：《华中师范大学学报（自然科学版）》2016年第2期183-189,共7页Journal of Central China Normal University：Natural Sciences

基　　金：国家自然科学基金项目(61472135));广东省科技计划项目(2014B010102007)

摘　　要：为提高Hadoop云计算平台的性能,该文提出了一种跨层的参数优化模型.首先分析了云计算平台的工作流程,将系统参数与流程对应,并加入基础设施即服务与平台即服务层的参数,找出对Hadoop集群效率作用显著的参数,并把这些参数值作为性能参数,构建成性能参数模型,再用启发式蚁群算法搜寻性能较优的可行参数,并不断修正,找出最佳参数组合,最后整合跨层的参数来提高Hadoop云计算平台的性能.实验表明,该算法可行,性能优良.In order to improve the performance of the Hadoop cloud computing platform,aparameter optimization model is presented for across layer of IaaS,PaaS and SaaS.Firstly,the work flow of cloud computing platform is analyzed,to make the system parameters correspond to the flow.The parameters of IaaS and PaaS layer are added and parameters which significant impact on Hadoop execution time are found.Performance parameter model is formed based on the above parameters and optimized by Heuristic ant colony algorithm.Finally,cross layer parameters are integrated to improve the performance of Hadoop cloud computing platform.Experiments show that the algorithm is feasible and perform well.

关 键 词：Hadoop云计算 参数最优化 蚁群优化算法 虚拟机 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]