原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
云计算集群中的资源存在异构和节点稳定性问题.异构资源的计算能力不同会导致较突出的作业任务同步问题,而某个节点的不稳定状态会使运行于该节点的任务大量备份或重新计算.针对上述两问题将严重影响集群作业的执行进度,在Hadoop平台下利用统计方法,提出一种资源调度算法,对计算资源较少的节点和不稳定状态的节点进行标志并降权,让集群尽可能调度资源较好的稳定节点.实验结果表明,该算法能够在一定程度上减少作业的周转时间,提高集群的效率和吞吐量.
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MapReduce
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Hadoop
云平台
时间约束
资源预估
作业调度
一种基于资源预取的Hadoop作业调度算法
作业调度
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Hadoop
MapReduce
云计算
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 Hadoop下基于统计最优的资源调度算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 云计算 资源调度 Hadoop MapReduce
年,卷(期) 2013,(2) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 417-419,422
页数 4页 分类号 TP393
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.02.027
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 范通让 石家庄铁道大学信息科学与技术学院 48 186 8.0 12.0
2 高峰 石家庄铁道大学信息科学与技术学院 33 86 4.0 8.0
3 邓传华 石家庄铁道大学信息科学与技术学院 2 36 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
云计算
资源调度
Hadoop
MapReduce
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
论文1v1指导