Analisis Perbandingan Kinerja Algoritme Fair Share dan Capacity Scheduling pada Pengiriman Job Hadoop Multi-Node Cluster

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Herdian Zend Komara Heru Nurwarsito

Abstrak

Hadoop merupakan suatu sistem terdistribusi yang digunakan untuk pemrosesan data dalam jumlah besar. Hadoop memiliki tiga komponen utama penyusunnya yaitu Hadoop Distributed File System atau sering disebut dengan HDFS, MapReduce dan Yet Another Resource Negotiator atau bisa disebut dengan YARN. YARN digunakan sebagai sumber daya atau resource yang mengatur pemrosesan dalam cluster dan Scheduling pada hadoop. Terdapat beberapa algoritme scheduling pada Hadoop diantaranya capacity scheduling dan fair share scheduling. Algoritme capacity scheduling adalah sebuah algoritme yang dapat melakukan penjadwalan pada YARN dengan cara mengeksekusi job terlebih dahulu. Setiap antrian mempunyai prioritas untuk resource dan cluster, apabila slot dalam antrian idle maka antrian dapat langsung digunakan meskipun antrian tersebut tidak memiliki prioritas. Algoritme Fair share Scheduling adalah sebuah algoritme yang berjalan pada tiap cluster hadoop sehingga resource yang didapatkan pada masing – masing job sama. Penelitian ini dilakukan untuk membandingkan performa kinerja algoritme fair share dengan algoritme capacity scheduling dengan menggunakan parameter pengujian job fail rate, respon time, dan througput. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, pada algoritme fair share selisih nilai rata-rata parameter fail rate sebesar 0.623% lebih baik dibanding algoritme capacity scheduling, parameter respon time sebesar 5.44 menit lebih baik dibanding algoritme capacity scheduling dan parameter throughput lebih baik 0.596 Job/menit dibanding algoritme capacity scheduling. Sehingga rata-rata nilai pada algoritme fair share lebih baik dari pada nilai capacity scheduling.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Cara Sitasi
Komara, H., & Nurwarsito, H. Analisis Perbandingan Kinerja Algoritme Fair Share dan Capacity Scheduling pada Pengiriman Job Hadoop Multi-Node Cluster. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 3, no. 9, p. 8889-8896, okt. 2019. ISSN 2548-964X. Tersedia pada: <http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/6300>. Tanggal Akses: 26 mei 2020
Bagian
Artikel