Büyük veri sistemlerindeki hızlı gelişmeler son on yılda meydana gelmektedir. Büyük veri sistemlerinde yüksek performans elde etmek için en önemli unsur "iş Çizelgeleme"dir. Çizelgelemenin bazı zorluklarını çözmek için daha fazla dikkat gerekmektedir. Büyük verileri işlerken daha yüksek performans elde etmek için uygun çizelgeleme gereklidir. Apache Hadoop, en yaygın olarak çok büyük veri hacimlerini verimli bir şekilde yönetmek için kullanılır ve ayrıca iş çizelgeleme ile ilgili sorunları ele almada yetkindir. Büyük veri sistemlerinin performansını iyileştirmek için çeşitli Hadoop iş çizelgeleme algoritmalarını önemli ölçüde analiz ettik. Çizelgeleme algoritması hakkında genel bir fikir edinmek için bu makale iyi bir arka plan sunmaktadır. Bu makale Hadoop büyük veri çerçevesinin temel mimarisi, iş çizelgeleme ve sorunları hakkında genel bir perspektif sunmaktadır. Ardından en önemli ve temel Hadoop iş çizelgeleme algoritmalarını incelemekte ve karşılaştırmaktadır. Ek olarak makale diğer geliştirilmiş algoritmalarının bir incelemesini sunmaktadır. İlk amacı büyük veriler analiz ederken performansı arttırmak için çeşitli çizelgeleme algoritmalarına genel bir bakış sunmaktır. Bu çalışma aynı zaman da araştırmacıya ihtiyaçlarına göre iş çizelgeleme algoritmasına uygun yönlendirme sağlamaktadır.
Rapid advancements in Big data systems have occurred over the last several decades. The significant element for attaining high performance is "Job Scheduling" in Big data systems which requires more utmost attention to resolve some challenges of scheduling. To obtain higher performance when processing the big data, proper scheduling is required. Apache Hadoop is most commonly used to manage immense data volumes in an efficient way and also proficient in handling the issues associated with job scheduling. To improve performance of big data systems, we significantly analyzed various Hadoop job scheduling algorithms. To get an overall idea about the scheduling algorithm, this paper presents a rigorous background. This paper made an overview on the fundamental architecture of Hadoop Big data framework, job scheduling and its issues, then reviewed and compared the most important and fundamental Hadoop job scheduling algorithms. In addition, this paper includes a review of other improved algorithms. The primary objective is to present an overview of various scheduling algorithms to improve performance when analyzing big data. This study will also provide appropriate direction in terms of job scheduling algorithm to the researcher according to which characteristics are most significant.
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Erken Görünüm Tarihi | 2 Kasım 2022 |
Yayımlanma Tarihi | 30 Aralık 2022 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2022 Cilt: 8 Sayı: 2 |