基于加速收斂蜂群算法的資源感知調(diào)度器

　　為了能有效處理海量數(shù)據(jù)，進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析、商業(yè)預(yù)測(cè)等，Hadoop分布式云計(jì)算平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生。但隨著Hadoop的廣泛應(yīng)用，其作業(yè)調(diào)度方面的不足也顯現(xiàn)出來，現(xiàn)有的多種作業(yè)調(diào)度器存在參數(shù)設(shè)置復(fù)雜、啟動(dòng)時(shí)間長(zhǎng)等缺陷。借助于人工蜂群算法的自組織性強(qiáng)、收斂速度快的優(yōu)勢(shì)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了能實(shí)時(shí)檢測(cè)Hadoop內(nèi)部資源使用情況的資源感知調(diào)度器。相比于原有的作業(yè)調(diào)度器，該調(diào)度器具有參數(shù)設(shè)置少、啟動(dòng)速度快等優(yōu)勢(shì)?；鶞?zhǔn)測(cè)試結(jié)果表明，該調(diào)度器在異構(gòu)集群上，調(diào)度資源密集型作業(yè)比原有調(diào)度器快10%～20%左右。