文件名称:
并行计算框架Spark的自动检查点策略
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文件大小: 384kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-14
详细说明：针对现有的 Spark 检查点机制需要编程人员根据经验选择检查点，具有一定的风险和随 机性，可能导致恢复开销较大的问题，通过对 RDD 属性的分析，提出了自动检查点策略，包括权 重生成 ( WG) 算法和检查点自动选择( CAS) 算法． 首先，WG 算法分析作业的 DAG 结构，获取 RDD 的血统长度和操作复杂度等属性，计算 RDD 权重; 然后，CAS 算法选择权重大的 RDD 作 为检查点进行异步备份，来实现数据的快速恢复． 结果表明: 在使用 CAS 算法时，不同数据集执 行时间和检查点容量大小都有所增加，其中 Wiki-Talk 由于其计算量较大，增幅明显; 使用 CAS 算法设置检查点后，在单点失效恢复的情况下，数据集的恢复时间较短． 因此，自动检查点策略在 略微增加执行时间开销的基础上，能够有效地降低作业的恢复开销。
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