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智能调度:Stanford的Quasar

首先来看下Quasar的基本思路,基本过程对照上面的图,分下面几步: quasar不是基于资源预留和匹配的模式。Quasar提供一个high-level的接口让用户给调度器描述他性能约束条件。...Quasar将问题分配的简化成四种主要部分 每个节点 和 节点数,分配的服务器类型 和干扰的程度。这大大降低了分类的复杂性问题。...quasar使用分类的结果直接用于资源的分配,消除分配和匹配的二次无效性。quasar使用贪心算法结合四个独立的分类结果,选择数量或具体的资源集,来达到(或接近)的性能约束。...只要条件允许Quasar会重新分配资源。 再来看下Quasar达到的效果。 Single batch job(纯粹hadoop):平均提升29%到58%。...Quasar的规模也很小,6K行代码。新增一个应用大概需要几百行即可。

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