并行计算框架Spark的自动检查点策略

摘要：

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.

关键词：自动检查点、RDD权重、Spark、恢复时间

所属期刊栏目：47

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61462079,61262088,61562086,61363083,61562078;新疆维吾尔自治区高校科研计划资助项目XJEDU2016S106

在线出版日期：2017-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：231-235