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摘要:
针对Hadoop默认调度算法和异构环境下LATE调度算法的不足,在SAMR调度算法的基础上提出了一种增强的自适应MapReduce调度算法。该算法记录了每个节点的历史信息,采用K-means聚类算法动态地调整阶段进度值以找到真正需要启动备份的落后任务。实验结果表明,增强自适应的MapReduce调度算法在提高任务执行时间的估算误差以及准确识别慢任务方面具有一定的有效性。
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文献信息
篇名 异构环境下增强的自适应MapReduce调度算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 MapReduce 推测执行 异构环境 K-means算法
年,卷(期) 2013,(19) 所属期刊栏目 理论研究、研发设计
研究方向 页码范围 39-43,140
页数 6页 分类号 TP393
字数 5497字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1302-0126
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 杨立身 河南理工大学计算机科学与技术学院 35 249 10.0 14.0
2 余丽萍 河南理工大学计算机科学与技术学院 1 22 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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MapReduce
推测执行
异构环境
K-means算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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