基于蚁群优化算法的MapReduce集群调度策略

• 作者: 张建平 王昊 秦军 魏家宾
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: MapReduce集群 蚁群优化算法 用户QoS 调度策略
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 74-78
• 页数: 5页
• 分类号: TP31
• 字数: 3988字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2013.06.019

摘要

在云计算环境中,MapReduce集群已成为强大的大规模数据集处理平台.针对其在任务调度过程中存在用户QoS、集群资源利用率等方面的缺陷,提出了一种基于蚁群优化算法的调度策略(ACO-SS).该调度策略同时考虑了优先级计算模型和任务调度过程,能有效地满足用户QoS,平衡集群节点负载,使分布在节点上的任务利用资源更加合理,提高了系统的调度性能.最后,通过CloudSim仿真实验表明,该调度策略在作业完成总体时间、资源利用率等重要指标上都具有明显优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦军	南京邮电大学教育科学与技术学院	91	805	14.0	24.0
2	张建平	南京邮电大学计算机学院	13	42	3.0	6.0
3	王昊	南京邮电大学计算机学院	6	10	1.0	3.0
4	魏家宾	南京邮电大学计算机学院	1	10	1.0	1.0