A Container-based Sizing Framework for Apache Hadoop/Spark Clusters

在Hadoop Summit 2016上，Akiyoshi SUGIKI、Phyo Thandar Thant来自北海道大学分享的《A Container-based Sizing Framework for Apache Hadoop/Spark Clusters》主要探讨了以下内容：

1. 北海道大学学术云概述： 他们首先介绍了北海道大学学术云平台的构建背景与目标，旨在通过云计算技术提升研究效率和资源利用率，特别是在处理大规模数据集时，如何有效支持科研人员的需求。

2. 基于Docker的Hadoop规模化框架：

   • 容器化技术应用：讨论了如何利用Docker容器技术为Hadoop集群带来灵活性与可移植性。通过将Hadoop生态系统的各个组件（如HDFS、YARN等）封装进容器中，实现了快速部署、资源隔离及动态扩展能力。
   • 规模调整框架：介绍了一种容器化的规模调整框架，该框架能够根据工作负载自动调整Hadoop集群的规模，确保资源高效利用同时满足不同任务的性能需求。

3. Hadoop多目标优化分析：

   • 资源分配优化：深入分析了在Hadoop集群中如何进行多目标优化，包括但不限于计算资源（CPU、内存）与存储资源的最优配置，以平衡系统吞吐量、响应时间和成本效益。
   • 性能评估与模拟：分享了采用模拟和实测方法对提出的规模化框架进行性能评估的过程，展示了在不同场景下，如何通过多目标优化策略提高整体集群的运行效率和资源使用率。

综上所述，该演讲不仅揭示了北海道大学在构建学术云方面的实践与创新，还详细阐述了如何通过容器技术和多目标优化策略来增强Apache Hadoop/Spark集群的灵活性、效率与可维护性，为大数据处理提供了新的思路和解决方案。