Hadoop中使用SDN的带宽感知调度：大数据的一种新趋势
Abstract：
为了处理大规模的数据，提出了基于Hadoop框架的MapReduce，在Hadoop系统中，有一种叫做NP完全最小（NP-complete minimum）制造跨度问题（make span prlblem）。一种解决办法是在数据本地节点上分配任务来避免链路占用；很多用于data locality 的方法被提出，例如HDS和BAR。可是它们都有其缺点：要么忽略全局视图中的任务分配，要么忽略可用带宽作为调度的基础。
于是作者就提出了一种基于SDN的启发式带宽感知任务调度算法（简称BASS），将Hadoop和SDN相结合。
根据作者所说，BASS是第一个探索出SDN在大数据处理的作业调度的优势，并指出其是大规模数据处理的新趋势。
索引： Bandwidth-aware,big data, Hadoop, cheduling, software-defined networking(SDN).
【
concurrently 同时地
implementation 成就，贯彻
assign 分派，选派
scarce 缺乏的、罕见的
methodology 原则、方法
disregard 漠视、忽视
heuristic 启发式的、探索的
optimized 最佳化的
exploit 开采、开拓
】
Content
I. I NTRODUCTION
开头便介绍了SDN和big data的好处，逐渐成了现今发展的趋势。
随着大数据处理和SDN的发展，那问题就来了：是否可以用于处理最小制造跨度问题（thr minimum make span issue）呢？是否可以将SDN的带宽控制能力和Hadoop系统相结合来探索一种优化的任务调度方案？如图1所示的问号上：
【
the NP-complete minimum makespan problem：NP完全最小完工时间问题
deploy 部署
automation 自动化
multicast 多播、多点传送
deterministic 确定性的
innovative 革新的，创新的
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。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。
P类问题：可以在多项式时间内求解出来结果的。
NP类问题：无法直接计算得到的，例如只能靠猜算得知质数。
生成问题的一个解通常比验证一个给定的解时间花费要多得多。
NP-完全问题(NPC问题)：既然给定一个结果我们可以快速利用内部只是进行验证是否正确，那么反过来想，是否存在一个确定性的算法，可以在多项式的时间内， 直接算出或搜寻出正确的答案呢？
optimized 最佳化的
agility 敏捷，活泼
utilize 使用，利用
scarce 缺乏的，罕见的
parameter 参数
outperform 胜过，做得更好
】
文章的主要贡献如下：
1. 将the make span 形式化，并提出了一种带宽分配的TS方案；
2. 提出了一种带宽感知的任务调度器BASS，其性能优于以往所有相关算法；
3. 用了几个例子和实验来证明BASS的有效性。
文章的组织如下： Section II 回顾一些相关工作，Section III 对Hadoop集群中的调度问题进行了形式化的描述， Section IV 提出了基于SDN的带宽感知调度器BASS并给出了详细的示例说明， Section V 说了实验的细节，Section VI 总结全文并展望未来。
【
formalize 使形式化
exploit 开采、开拓
extensive 广阔的、广大的
】
II. RELATED WORK
Hadoop默认调度程序会搜索data local tasks并将它们分配给空闲节点，但这会增加作业完成时间。Matei建议延迟调度，已解决数据局部性和公平性的冲突，但是这会带来利用不足和不稳定的情况。Tan等人发现map tasks 和reduce tasks 并没很好地共同优化，这就会造成任务调度饥饿以及不利的数据局部性。于是就提出说能不能将两者很好地结合一下，但优于Hadoop中是假定所有节点都是专用于单个用户的，因此也无法保证高性能…作者罗列了很多文章提出的一些方法， 并说明了它们的局限性。
III. PROBLEM FORMALIZATION
定义了一些符号，如表1所示：
然后是一堆公式的集合。
IV. SDN-BASED BANDWIDTH-AWARE SCHEDULING IN HADOOP FOR BIG DATA PROCESSING
A. TS Bandwidth Allocation
B. BASS: Bandwidth-Aware Scheduling With SDN in Hadoop
V. EXPERIMENTS FOR PERFORMANCE EVALUATION
A. Experimental Setup
B. Experimental Results
VI.CONCLUSION AND EXPECTATIONS
本文利用SDN并充分考虑链路带宽，以提高大数据处理的性能。本文首先对Hadoop中的makespan问题进行了形式化描述，并提出了一种带宽分配的TS方案，可以以灵活的方式分配任务。最后，作者给出了实例，并实现了扩展的实际实验，证明了BASS的有效性。
【
utilize 利用，使用
exploit 开采，开拓
formalize 使正式
allocation 分配
extensive 广阔的
cluster 丛、群
evolvement 发展，进化
scalability 可测量性
】
PS：中间的一些具体实现以及一些公式没有看懂.