大数据应用的中存储和处理问题剖析
大数据质量的关键要素：数据收集、处理、存储、管理和应用
大数据质量的关键要素：数据收集、处理、存储、管理和应用大数据质量的关键要素：确保数据的有效性与准确性在大数据时代，数据的规模和复杂性不断增加，如何确保数据的质量成为了一个重要的问题。
本文将从数据收集、数据处理、数据存储、数据管理和数据应用五个方面探讨大数据质量的关键要素，以确保数据的有效性和准确性。
1.数据收集在数据收集阶段，首先要明确数据来源的可靠性和准确性。
对于企业而言，需要确定数据的来源，并了解数据的产生背景和特点。
同时，要制定合理的采集策略，包括数据采集的范围、采集频率、采集方式等方面，以保证数据的全面性和实时性。
此外，对于不同类型的数据，需要采取不同的采集方法。
例如，对于结构化数据，可以使用数据库进行采集；对于非结构化数据，可以通过网络爬虫、API接口等方式进行采集。
2.数据处理数据处理是保证大数据质量的重要环节。
在数据处理阶段，需要对数据进行预处理、加工和质检，以提高数据的完整性和准确性。
数据预处理主要包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等方面，目的是去除无效和错误的数据，补充缺失的数据，使数据更加规范化和准确化。
数据加工主要包括数据汇总、数据分类、数据压缩等方面，以提高数据的可读性和可用性。
数据质检是指在数据处理过程中对数据进行检查和验证，确保数据的准确性和完整性。
3.数据存储在数据存储阶段，需要选择合适的存储媒体和格式，以确保数据的长期存储和方便以后的检索。
对于大规模的数据，需要考虑使用分布式存储系统，如Hadoop、HDFS 等，以提高数据的存储容量和访问效率。
同时，对于不同类型的数据，需要选择不同的存储格式，如文本文件、CSV文件、JSON文件、HBase、Redis等。
此外，还需要建立索引机制，以便快速检索和查询数据。
4.数据管理数据管理是保障大数据质量的关键要素之一。
在数据管理阶段，需要建立完善的数据管理制度，包括数据备份、保密措施、人员培训等方面。
首先，要建立完善的数据备份机制，以确保数据的安全性和完整性。
解析大数据时代：数据分析的利与弊!
解析大数据时代：数据分析的利与弊！1. 引言1.1 概述在当今信息爆炸的时代，数据已经成为一种重要的资源和资产。
随着大数据时代的到来，海量、多样化的数据源不断涌现，给人们的生活和工作带来了巨大变革。
数据分析作为从大数据中提取有价值信息的关键环节，也在这个过程中发挥着至关重要的作用。
本文旨在解析大数据时代下数据分析所带来的利与弊，并探讨如何保护个人隐私。
1.2 背景近年来，随着互联网和技术的飞速发展，越来越多的企业和组织开始储存和分析海量数据。
无论是社交媒体平台上用户产生的文本、图片、视频等各种内容，还是传感器设备记录下来的环境数据，都构成了庞大而复杂的数据集合。
同时，云计算和人工智能技术也得到了突破性进展，为处理这些海量数据提供了可能。
1.3 目的本文旨在探讨大数据时代下数据分析所带来的利与弊，并就当前面临的潜在风险进行深入剖析。
通过实际案例分析，我们将会了解到数据分析在不同领域的应用方式及其所带来的影响。
此外，本文还将探讨如何在大数据时代下有效保护个人隐私，并对法律法规、技术手段和企业自身责任进行论述。
最后，本文将总结回顾目前的发展趋势，并提出未来发展方向的建议和思考。
接下来，我们将首先介绍大数据时代的到来，包括定义与特点、应用领域扩展以及挑战与机遇。
然后，在第三章中我们将详细探讨数据分析的利与弊，并通过实际案例进行深入分析。
第四章将阐述大数据时代下的数据隐私保护措施，包括法律法规与政策制定、技术手段应用以及企业自身责任与道德约束。
最后，在第五章我们将对全文内容进行总结回顾，并展望未来发展趋势，并提出建议和思考。
整篇文章旨在为读者全面呈现大数据时代下数据分析所带来的利弊以及相关保护措施，促进人们更加理性、科学地看待并运用大数据资源。
通过本文的阐述，相信读者将对大数据时代和数据分析有更加深入的了解，同时也能够在合理使用数据的前提下维护个人隐私的安全。
2. 大数据时代的到来2.1 定义与特点大数据时代是指由于科技进步和信息存储能力的迅速提升，导致产生了规模庞大、种类繁多、以及速度快的数据。
云计算在大数据应用中的作用分析
云计算在大数据应用中的作用分析随着数据规模的快速增长，数据管理变得越来越复杂。
大数据问题不断浮现，因此需要一种新的技术来解决大数据存储、处理和分析的问题。
云计算技术应用于大数据中，可以解决这些问题，并提供更高效的数据管理和分析，本文将分别从云计算的定义、主要特征、与大数据的关系等方面进行分析。
一、云计算的定义和主要特征云计算是一种基于互联网，通过按需提供的计算资源来共享计算机资源、软件和信息的服务。
在云计算中，用户可以根据自己的需求，通过互联网连接，获得所需的计算机资源和存储空间，而不需要购买或维护自己的硬件和软件设备。
主要特征包括：1. 按需自助服务。
用户可以按照自己的需求随时、自主地获得所需的服务。
2. 宽带网络接入。
云计算提供高速、可靠的网络访问，可以满足各种数据传输和处理要求。
3. 快速弹性扩展。
根据用户的需求，云计算可以通过简单的操作实现硬件和软件资源的快速增加或减少。
4. 资源共享。
通过云计算可以共享硬件和软件等资源，实现资源的动态管理和分配。
5. 持续服务创新。
云计算服务提供商要不断地推陈出新，不断提高服务质量，以满足用户的需求。
二、云计算与大数据的关系云计算服务与大数据紧密结合，可以为企业、机构、个人提供高效的数据存储、处理和分析服务，解决了大数据应用中的难题。
1. 大数据存储大数据存储是大数据处理和分析的前提条件，云存储技术的应用能够解决大数据存储所面临的挑战。
传统的存储方式需要大量的物理存储空间，而且存储器数量巨大，质量参差不齐，管理难度大。
而通过云存储，可以提供更加可靠、便捷的存储服务，同时缩短了存储的时间和成本。
2. 大数据处理大数据处理需要海量的计算资源，需要快速处理复杂的数据模型。
然而，传统的计算机处理速度有限，无法满足大数据处理和分析的要求。
云计算可以通过弹性计算等技术，基于云计算平台快速处理大规模的数据信息，同时可以降低IT基础设施的成本，促进大数据的处理与分析。
大数据项目的主要难点和解决策略
大数据项目的主要难点和解决策略大数据项目是当前企业中越来越受重视的一个领域，但同时也面临着一些挑战和难点。
本文将介绍大数据项目的主要难点，并提供相应的解决策略。
难点一：数据收集和整合大数据项目需要处理和分析大量的数据，但数据的收集和整合是一个复杂的过程。
数据可能来自不同的来源和格式，需要进行清洗和转换，以便进行后续的分析和应用。
这个过程中可能会遇到以下问题：- 数据源的多样性和异构性：不同的数据源可能使用不同的格式和结构，需要进行数据转换和整合。
- 数据质量问题：数据中可能存在错误、缺失或不一致的情况，需要进行数据清洗和修复。
- 数据安全和隐私：在数据收集和整合的过程中，需要确保数据的安全性和隐私保护。
解决策略：为了解决数据收集和整合的难点，可以采取以下策略：- 制定数据收集和整合的规范和流程，确保数据的一致性和标准化。
- 使用数据集成工具和技术，实现不同数据源之间的数据转换和整合。
- 建立数据质量管理机制，包括数据清洗、校验和纠错等环节，以提高数据的质量。
- 引入数据安全和隐私保护的措施，包括数据加密、访问控制和隐私规范等。
难点二：数据存储和处理大数据项目需要处理和存储大规模的数据，这对于传统的存储和处理技术来说是一个挑战。
以下是相关难点：- 存储容量和性能：大量的数据需要高效地存储和访问，传统的存储技术可能无法满足需求。
- 数据处理速度：大数据项目需要在短时间内处理大量的数据，传统的数据处理方法可能无法满足实时性要求。
- 数据可扩展性：大数据项目需要具备良好的可扩展性，以应对数据量的增长和业务需求的变化。
解决策略：为了解决数据存储和处理的难点，可以采取以下策略：- 使用分布式存储和处理技术，如Hadoop和Spark，以提高存储容量和处理性能。
- 采用数据分区和索引策略，优化数据的访问速度和查询效率。
- 引入缓存和预处理机制，减少数据处理的延迟和响应时间。
- 构建可扩展的数据架构，包括数据分片和分布式计算等，以满足数据量和业务需求的变化。
软件工程中的大数据技术与应用
软件工程中的大数据技术与应用随着互联网的快速发展和信息技术的不断进步，大数据技术在各个领域都得到了广泛应用。
在软件工程领域，大数据技术也扮演着重要的角色，为软件开发和运维提供了更多的可能性和解决方案。
本文将探讨软件工程中的大数据技术与应用，从数据采集、存储、处理和分析等方面进行论述。
一、数据采集在软件工程中，数据采集是大数据技术的第一步。
通过采集用户的行为数据、系统运行日志以及其他相关数据，可以为软件开发和运维提供重要的参考和依据。
例如，在软件开发过程中，可以通过采集用户的使用数据和反馈意见，了解用户的需求和痛点，从而进行产品迭代和优化。
同时，在软件运维过程中，可以通过采集系统的运行日志和性能数据，及时发现和解决问题，提高系统的可靠性和稳定性。
二、数据存储数据存储是大数据技术中的关键环节之一。
在软件工程中，需要存储大量的数据，包括用户数据、系统数据和业务数据等。
传统的关系型数据库在存储大数据时存在一些限制，例如存储容量有限、读写性能较低等。
因此，越来越多的软件工程师开始采用分布式存储系统，如Hadoop和HBase等，来存储和管理大数据。
这些分布式存储系统具有高可扩展性、高容错性和高性能等特点，能够满足软件工程中大数据存储的需求。
三、数据处理数据处理是大数据技术的核心部分之一。
在软件工程中，需要对大量的数据进行处理和分析，以提取有价值的信息和知识。
传统的数据处理方法往往无法满足大数据处理的需求，因为大数据具有数据量大、数据类型多样、数据速度快等特点。
因此，软件工程师需要借助大数据处理框架，如MapReduce和Spark等，来进行数据处理和分析。
这些大数据处理框架具有分布式计算和并行处理的能力，能够高效地处理大规模的数据。
四、数据分析数据分析是大数据技术的最终目标之一。
在软件工程中，通过对大数据进行分析，可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，为软件开发和运维提供决策支持和业务洞察。
例如，在软件开发过程中，可以通过数据分析来评估产品的市场潜力和用户满意度，从而调整产品的方向和策略。
论述大数据技术的原理及应用论文
论述大数据技术的原理及应用论文引言随着信息时代的快速发展，大数据技术成为各行各业都面临的重要问题。
本文将论述大数据技术的原理和应用，通过剖析其背后的核心原理和实际应用案例，探讨大数据技术的重要性和影响力。
1. 大数据技术的原理大数据技术基于分布式计算和存储原理，旨在处理大规模的数据集合。
以下是大数据技术的核心原理：1.1 分布式存储大数据技术通过将数据分布存储在多台计算机上，实现了数据的冗余备份和高可靠性。
这种存储方式也提高了数据的读写速度，使得大数据能够在短时间内进行高效处理。
1.2 并行计算大数据技术采用并行计算的方式处理数据，将数据拆分成多个小任务，分配给多台计算机进行并行计算。
这样可以大大提高数据处理的速度和效率。
1.3 数据挖掘算法大数据技术主要通过数据挖掘算法来分析和处理数据，挖掘数据中的模式、趋势和关联规则。
这些算法包括聚类、分类、关联规则挖掘等，可以帮助用户从海量的数据中提取有价值的信息。
2. 大数据技术的应用大数据技术在各行各业都有着广泛的应用，以下列举几个典型的应用案例：2.1 金融行业大数据技术在金融行业的应用非常广泛。
银行可以通过大数据技术对客户的数据进行分析，为客户提供个性化的金融服务。
同时，大数据技术还可以用于风险控制和欺诈检测，帮助银行提高风险管理和客户保护能力。
2.2 零售行业大数据技术可以帮助零售商分析消费者的购物习惯和偏好，从而进行商品定价、推荐和库存管理。
此外，大数据技术还可以帮助零售商优化供应链，提高物流效率和减少成本。
2.3 医疗行业大数据技术在医疗行业的应用可以帮助医生更好地管理患者的健康信息和病历数据。
通过对大量病历数据的分析，医生可以提高诊断的准确性，并且预测疾病的发展趋势。
同时，大数据技术还可以帮助医疗机构优化资源分配和提高工作效率。
2.4 交通行业大数据技术可以通过分析交通数据来改善交通流畅性和减少交通事故。
通过对实时交通数据的分析，交通管理部门可以更好地调度交通信号和路网。
仓储行业中的大数据分析与应用
仓储行业中的大数据分析与应用一、引言在当今信息化时代，大数据已经成为各个行业发展的关键要素之一。
仓储行业作为物流行业中的重要组成部分，也逐渐意识到大数据分析与应用的重要性。
本文将探讨仓储行业中的大数据分析与应用，旨在为仓储企业提供有效的经验和思路。
二、仓储行业中的大数据分析1. 数据收集仓储行业的大数据分析首先需要进行数据的收集工作。
通过仓库管理系统、传感器等设备，可以收集到与仓储业务相关的各种数据，包括货物的数量、种类、存储时间、温湿度等。
同时，还可以通过数据采集设备获取与仓储运营相关的信息，如人员流动情况、设备维修记录等。
2. 数据处理与存储收集到的大量数据需要进行处理与存储。
仓储行业中的数据处理与存储主要包括数据清洗、数据转换、数据集成等环节。
同时，针对仓储行业的特点，还需要考虑数据的实时性和安全性，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据挖掘与分析通过对仓储行业中的大数据进行挖掘与分析，可以发现潜在的规律和趋势，为仓储企业提供决策支持。
例如，通过数据挖掘可以分析货物的存储需求，合理安排仓库布局，提高空间利用率；通过数据分析可以预测货物的流向，优化运输路径，降低运输成本。
三、仓储行业中的大数据应用1. 仓储效率提升大数据分析可以帮助仓储企业提升仓储效率。
通过对仓库中货物和设备的数据进行分析，可以实时监测货物的存储情况和设备的工作状态，及时发现并解决潜在的问题，提高仓库的运营效率。
2. 货物安全管理仓储行业中的货物安全是一个重要问题，大数据分析可以帮助企业进行货物安全管理。
通过对货物的存储和运输数据进行分析，可以发现货物的异常情况，如货物丢失或损坏等，及时采取相应的安全措施，保护货物的安全。
3. 供应链管理优化仓储行业是供应链中的一个重要环节，大数据分析可以帮助企业优化供应链管理。
通过对供应链中各环节的数据进行分析，可以实现供应链的协同管理，优化各个环节的配送效率，降低供应链的总成本。
四、仓储行业中大数据分析与应用的挑战与对策1. 数据质量问题仓储行业中的数据质量问题是大数据分析与应用面临的一个重要挑战。
大数据的疑难问题及解决方案
大数据的疑难问题及解决方案随着信息技术的发展和互联网普及的推动，各行各业都迎来了“大数据”时代。
然而，大数据的采集、存储、处理和应用过程中，也面临着一些疑难问题。
本文将就大数据的疑难问题展开探讨，并提出相应的解决方案。
一、数据质量问题数据质量是大数据应用过程中的重要一环。
不同来源的数据可能存在质量不一致、冗余、不完整等问题，这给数据的有效性和准确性造成了威胁。
解决数据质量问题的核心在于数据清洗和校验。
在大数据处理前，对原始数据进行清洗和预处理，通过技术手段识别并修复错误或不完整的数据，保证数据质量的可靠性。
二、隐私保护问题大数据的广泛应用离不开用户数据的积累和共享，而隐私保护问题成为了制约数据应用的关键。
很多公司收集和处理大量用户个人信息，一旦这些信息泄露或滥用，将会给用户带来严重的损失。
解决隐私保护问题的方法之一是加强法律法规的制约力度，规范数据收集和使用的行为。
此外，完善数据匿名化和加密技术，控制数据访问权限，可以有效降低隐私泄露的风险。
三、数据存储与管理问题大数据的规模日益庞大，存储和管理也成为了一个巨大的挑战。
传统的存储方式难以应对海量数据的存储需求，而传统的数据库管理系统也存在着性能瓶颈和并发访问问题。
解决这一难题的方法之一是采用分布式存储和处理技术，将数据存储和计算任务分布到多个节点上，提高系统性能和容错性。
此外，引入云计算和虚拟化技术，可以将数据存储与计算能力弹性扩展，提高资源的利用率和数据处理的效率。
四、数据安全问题大数据的广泛应用使得数据安全问题成为一个不可忽视的挑战。
数据泄露、恶意攻击等安全事件频发，给数据应用的信任建立带来风险。
为了保护大数据的安全，可以采取多种措施。
首先，完善网络安全体系，加强边界防护和访问控制，建立安全审计和监控机制。
其次，加强对数据的加密和脱敏处理，降低数据泄露风险。
最后，加强员工的安全意识教育，减少内部人员的数据安全风险。
五、数据价值发现问题面对大数据的海量信息，如何从中挖掘出有价值的信息成为了另一个难题。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Capcity Schedule基础知识
基础知识
Capacity Scheduler的每个队列中采用的调度策略是FIFO算法。
Capacity Scheduler默认情况下不支持优先级，但是可以在配 置文件中开启此选项，如果支持优先级，调度算法就是带有 优先级的FIFO。
Capacity Scheduler不支持优先级抢占，一旦一个作业开始执 行，在执行完之前它的资源不会被高优先级作业所抢占。 Capacity Scheduler对队列中同一用户提交的作业能够获得的 资源百分比进行了限制以使同属于一用户的作业不能出现独 占资源的情况。
计算能力调度Capacity Scheduler
Capcity Scheduler基础知识 Capcity Scheduler一个关键问题 Capcity Scheduler内存管理 Capcity Scheduler的配置
Capcity Schedule基础知识
基础知识
Capacity Scheduler是由雅虎提出的作业调度算法，它提供了 类似于Fair Scheduler算法的功能。 Capacity Scheduler中可以定义多个作业队列(multiple queues)，作业提交时将直接放入到一个队列中。 每个队列都可以通过配置获得一定数量的task tracker资源用 于处理map/reduce操作，调度算法将按照配置文件为队列分 配相应的计算资源量。 对于已经分配给了某队列但处于空闲的资源各个“忙”的队列 会分享它们。当某一队列没有能够按照配置的数量值获得足 够资源但是它的作业压力增加了时，之前那些曾分配给它但 又由于之前空闲被别的队列所占用了的资源会在完成当前 task后立即分配给回应属的队列。
Facebook的服务器大概1万台，按照oracle 的标准10g版本计算大约需要21亿元
Hadoop简介
Hadoop 一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程 序。充分利用集群的威力高速运算和存储 。 由 HDFS 、MapReduce 、 HBase 、 Hive 和 ZooKeeper等 成员组成。其中， HDFS 和 MapReduce 是两个最基础最重 要的成员。 HDFS 是 Google GFS 的开源版本，一个高度容错的分布式 文件系统，它能够提供高吞吐量的数据访问，适合存储海量 （ PB 级）的大文件（通常超过 64M ），其原理如图所示 ：
Capcity Scheduler一个关键问题
如何选择合适的作业去执行
为队列定义了一个指标—队列中正在运行的任务数与其应该分 得的计算资源(配置文件中为此队列分配了相应数量的资源， 而实际中该队列可能没有分配到)之间的比值。当系统中出现 空闲的task tracker，算法会首先选择一个该比值最低的队列。 队列被选中后，将按照作业优先级(如果支持的话)和提交时间 顺序选择执行的作业。 在选择作业的时候，还需要考虑作业所属的用户是否已经超出 了他所能使用的资源限制。 此外，还会考虑task tracker内存资源是否满足作业的要求。
每个作业池设定了一个最低资源保障(a guaranteed minimum share)，当一个池中包含job时，它至少可以获得minimum share的 资源——最低保障资源份额机制。
池中的作业获得一定份额的资源。
可以通过配置文件限制每个池中的作业数量。 缺省情况下，每个作业池中选择将要执行的作业的策略是FIFO策 略，先按照优先级高低排序，然后再按照提交时间排序。
Capcity Scheduler内存管理
内存资源的有效管理
Capacity Scheduler能有效地对hadoop集群的内存资源进行 管理，以支持内存密集型应用。 作业对内存资源需求高时，调度算法将把该作业的相关任务 分配到内存资源充足的task tracker上。 在作业选择过程中，Capacity Scheduler会检查空闲task tracker上的内存资源是否满足作业要求。task tracker上的空 闲资源(内存)数量值可以通过task tracker的内存资源总量减 去当前已经使用的内存数量得到，而后者包含在task tracker 向job tracker发送的周期性心跳信息中。 目前，基于内存的调度只能在linux平台下起作用，关于内存 调度的相关参数可以通过配置文件来设置。
Hadoop公平调度器算法解析
※公平调度介绍
※hadoop-0.20.2公平调度算法分析
基于缺额的调度算法
1. 变量定义
2. 相关算法
※hadoop-0.21.0公平调度算法分析
层次调度算法
公平调度介绍
公平调度器按资源池（pool）来组织作业，并把资源公平 的分到这些资源池里。默认情况下，每一个用户拥有一个 独立的资源池，以使每个用户都能获得一份等同的集群资 源而不管他们提交了多少作业。按用户的 Unix 群组或作
Fair Scheduler两个关键问题
如何确定每个作业的资源份额
缺省情况是平分资源，此外提供一种基于权值的资源分配方 法。 作业资源份额的计算是根据作业的权值将集群的资源总量划 分给各个可以运行的作业。 默认情况下，权值基于作业优先级，每个优先级对应的权值 是低一个优先级的2倍(优先级共有VERY_HIGH, HIGH, NORMAL, LOW, VERY_LOW五个等级，则VERY_HIGH具 有4倍NORMAL的权值)。 作业和作业池的权值可以在池配置文件中进行设定，例如可 以基于作业的大小和提交时间来设定。 作业池的最低资源保障也是按照权值比例分配给其中的作业。
最小共享量
管理员可给每个pool配置一个最小共享量，调度器在分配 资源时，需要保证每个pool中的作业至少获取该数目的资 源。一个常见的应用场景是，对产品pool设置最小共享量 ，而测试pool不设置，这样，当可用资源有限时时，优先 保证产品pool有资源可用。
Hadoop优点
可扩展：不论是存储的可扩展还是计算的可扩展都是 Hadoop的设计根本。
经济：框架可以运行在任何普通的PC上。
可靠：分布式文件系统的备份恢复机制以及MapReduce 的任务监控保证了分布式处理的可靠性。（元数据磁盘错 误，心跳测试，副本数，快照（目前还没实现）） 高效：分布式文件系统的高效数据交互实现以及 MapReduce结合Local Data处理的模式，为高效处理海 量的信息作了基础准备。
Hadoop在国内的分布情况
Hadoop作业调度
默认调度算法FIFO 公平份额调度算法Fair Scheduler 计算能力调度算法Capacity Scheduler 作业调度总结
默认调度算法FIFO
简介 最早的Hadoop Map/Reduce计算架构中，JobTracker在进行作业调 度时使用的是FIFO(First In First Out)算法。所有用户的作业都被提 交到一个队列中，然后由JobTracker先按照作业的优先级高低，再 按照作业提交时间的先后顺序选择将被执行的作业。 优点
大数据问题
纽约证券交易所每天产生1TB的交易数据 社交网站facebook的主机存储着约10亿张照片，占据PB级 存储空间 互联网档案馆存储着约2PB数据，并以每月至少20TB的速 度增长。
瑞士日内瓦附近的大型强子对撞机每年产生约15PB的数据
这么大的数据该怎么存储和读取？
传统关系型数据库（oracle）的成本
业配置（jobconf）属性来设置作业的资源池也是可以的。
在每一个资源池内，会使用公平共享（fair sharing）的方 法在运行作业之间共享容量（c，以不按比例的方式共享集群。
公平调度介绍
除了提供公平共享方法外，公平调度器允许赋给资源池保 证（guaranteed）最小共享资源，这个用在确保特定用户 、群组或生产应用程序总能获取到足够的资源时是很有用 的。当一个资源池包含作业时，它至少能获取到它的最小 共享资源，但是当资源池不完全需要它所拥有的保证共享 资源时，额外的部分会在其它资源池间进行切分。
Fair Scheduler提出背景 Fair Scheduler基础知识 Fair Scheduler两个关键问题 Fair Scheduler的配置
Fair Scheduler提出背景
提出背景
Facebook要处理生产型作业(数据统计分析,hive)、大型批处 理作业(数据挖掘、机器学习)、小型交互型作业(hive查询)。 不同用户提交的作业在计算时间、存储空间、数据流量和响 应时间上都有不同需求。 为使hadoop mapreduce框架能够应对多种类型作业并行执 行，使得用户具有良好的体验，Facebook公司提出该算法。
Fair Scheduler基础知识
作业和作业池的权值weight
缺省情况下，Fair Scheduler会为每一个用户建立一个单独 的pool。所有用户能够获得等量的资源份额而无论他提交了 多少作业，而每个pool中，各个作业将平分分配给所在池的 资源。 实际应用中，无论是作业池还是作业，都被赋予一定的权值， 并以此为依据获得相应比例的资源。这种情况下，作业池和 作业在资源分配时不是严格的平均分配，但这有利于根据作 业的重要程度及实际需求合理分配资源。
调度算法简单明了，JobTracker工作负担轻。
缺点 忽略了不同作业的需求差异。例如如果类似对海量数据进行统计分 析的作业长期占据计算资源，那么在其后提交的交互型作业有可能 迟迟得不到处理，从而影响到用户的体验。 新的调度算法 当前，新的调度器已经作为插件的形式集成在Hadoop当中。
公平份额调度算法Fair Scheduler
Fair Scheduler基础知识
设计思想 尽可能保证所有的作业都能够获得等量的资源份额。系统中只有一 个作业执行时，它将独占集群所有资源。有其他作业被提交时就会 有TaskTracker被释放并分配给新提交的作业，以保证所有的作业 都能够获得大体相同的计算资源。 作业池