五、更有效利用資源
Hadoop
系統架構設計，採用水
平擴充
(
Scale-out)
方式，當運算叢
集出現效能問題時，管理者只要在其
運算叢集添加更多硬體設備，就可以
提高整體運算能力，不再像傳統
IT
基
礎架構採用垂直式擴充
(
Scale-UP)
方
式，但是當
Hadoop
運算叢集虛擬化
後，就可以採用
VMware vSphere
Hot-Add
技術線上動態調整運算節
點處理器、記憶體、儲存裝置，為
運算節點自動添加運算資源，提供
運算叢集優越垂直擴充能力，再透
過
Big Data Extension
軟體技術與
vShpere DRS
、
DPM
功能整合，從
虛擬化底層感知運算節點效能自動平
衡運算節點且分散到各個虛擬主機，
當運算能力再搭配提供優質良好垂直
及水平擴充方式。這樣子的擴充方式
可以帶來極大的系統可擴充性，但是
會產生另外一個問題，當不再需要強
大運算能力時，系統將會自動地將閒
置運算節點下線，會將正在運算的任
務中斷，已經完成的任務結果也會遺
失，運算節點被強制性中斷，將會造
成大量任務要重新執行，整個運算能
力將會大大影響到，因此
Big Data
Extension
運算資源擴充技術會對
所有即將中斷運算節點的運算資源設
為零，不再接受新的任務，且等待運
算節點上的任務都執行完畢，再中
斷運算節點，
Big Data Extension
資源擴充技術為
Hadoop
添加動態
資源特性，可以為
Hadoop
或多個
Hadoop
運算叢集動態共享資源，依
據資源需求動態的擴展，提高資源使
用率。
六、
Hadoop on VMware
規 劃
重點
圖五　透過
Big Data Extension
視窗介面，部署
Hadoop
運算資源於彈手之間
065
Technology Forum 2015
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