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1、基于聚类的动态负载均衡在数据采集上的应用摘要：为了构建一个基于微博的社会网络，需要提供大量的微博数据源，那么如何才能实时高效的获取微博信息是构建微博社会网络面临的重大挑战。本文提出了一种基于聚类的动态负载均衡数据采集方法，将聚类算法与动态负载均衡结合是一次新的尝试，测试表明，能够满足对微博数据采集的需求。关键词：微博；聚类；负载均衡；一致hash算法applicationofclustering-baseddynamicloadbalancinginthedatacollectionliudezh
2、i(facultyofcomputer,guangdonguniversityoftechnology,guangzhou510006,china)abstract:tobuildsocialnetworksbasedonmicroblog,weneedtoprovidelargemicrobloggingdatasource,howeverhowtoefficientaccesstothemicroblogginginformationistobuildsocialnetworksofthema
3、jorchallengesfacing.thispaperpresentsdynamicloadbalancingmethodofdatacollectionbasedonclustering,combinedwithclusteringanddynamicloadbalancingisanewattempt,thetestsshowthatitcanmeetthedemandformicrobloggingdatacollection.keywords:microblog;clustering;
4、loadbalance;consistencyhashalgorithm一、引言随着web2.0技术的快速发展，微博的出现,使人们进入了网络全民媒体的生活方式[1]。面对大规模规模的数据，如何将任务均衡的分布在每台爬虫机上，是一个具有挑战性的问题。本文提出基于聚类的动态负载均衡的方法，将负载率过高的处理机进行任务转移，达到动态负载均衡的目的。二、动态负载均衡模型采集系统的逻辑架构结构如图1所示，任务管理节点将任务分配到任务数据节点上，然后由管理节点将任务结果的相关信息通知客户端，客户端再从相应的任
5、务节点中提取结果。图1系统结构图（一）处理机聚类将处理机的权重定义为一组向量，公式如下：其中：l(c)_m为cpu利用率的阀值，l(m)_m为内存利用率的阀值，l(d)_m为磁盘i/o量的阀值，l(p)_m为运行态进程数量的阀值。根据权值向量，将具有同类性能的处理机划分为同一个类别。结合本系统的特点，采用启发式聚类算法比较适合。（二）动态反馈调整处理机的负载率r(i)定义如下：其中l(ci)、l(mi)、l(di)、l(pi)分别为处理机i当前cpu的利用率，内存的利用率，磁盘i/o量，运行态进程
6、数量。在该系统中采用一种局部优先的原则，即优先对类的内部处理机进行动态负载调整。三、算法描述（一）聚类算法处理机聚类采用经典的k-means[5]算法，分成k个类别，并将类别信息保存在任务管理节点上。为了方便算法描述，进行如下定义：定义1（处理机之间的距离）设处理机中集合中的pi和pj的权重分别为w(pi)和w(pj)，则pi和pj的距离为定义2（处理机到类的距离）设处理机类为c，聚类的中心点为pi，pi∈c则设备pj到类c的距离等于pj到pi的距离。得到类别集合后，将任务按照w(cj)的比例分配
7、到各个类别中，类内部采用一致hash布局机制。（二）负载调整对于每个类dm的处理机而言，每隔时间t动态获取负载信息，设h为负载率最高的处理机，l为负载率最低的处理机。设处理节点的虚拟机节点为vp1,…,vpm，ravg为类中处理机所有虚节点的平均负载率。具体的伪代码如下：(1)while(rh-rl≥r_in)(2)sort(vh,vl);//将虚节点按照负载率的大小进行降序排序(3)δnum=min{(ravg–rz),(rh–ravg)};//需要转移的数量(4)δnum=0;(5)while
8、((δnumrl)(6)int_transmit(vhi,vlj);//类内部负载转移(7)i++，j--;(8)δnum+=vhi;(9)r_update(h,l);//将h和l的负载率更新(10)endwhile(11)r_update(dm);//将dm类中的负载率更新(12)if(ravg≥r_out)then//启动类间负载转移算法。(13)out_transmit(h);//类间负载转移。(14)endif(15)getr_max_min(d,h,l);//更新h、l(
