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摘要:
本文针对Hadoop自带的Map-Reduce调度器和LATE调度器的不足,提出了自适应的Map-Reduce调度方式.通过历史信息动态调整Map和Reduce任务各阶段的时间比例,以找出真正需要启动备份任务的任务.并将节点进一步分类,在快速节点上启动落后任务的备份任务,从而减小响应时间,并尽量避免节点空载,以免浪费系统资源.最后通过具体实验验证了自适应的Map-Reduce调度的有效性,从历史信息中学习的方式在实验中能减少15%左右的响应时间,综合各种技术,能够减少25%左右的响应时间.
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文献信息
篇名 异构环境下自适应的Map-Reduce调度
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 Map-Reduce 异构环境 调度算法 自适应
年,卷(期) 2009,(z1) 所属期刊栏目 高性能计算机系统软件与计算环境
研究方向 页码范围 168-171,175
页数 5页 分类号 TP302
字数 4958字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2009.A1.047
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邓倩妮 上海交通大学计算机科学与工程系 25 1271 7.0 25.0
2 陈全 上海交通大学计算机科学与工程系 4 1180 3.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
Map-Reduce
异构环境
调度算法
自适应
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
总下载数(次)
11
总被引数(次)
59030
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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