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摘要:
Hadoop应用研究主要包括云存储,数据查询,数据分析,数据挖掘,关联广告等,不同的Hadoop应用对机器的资源要求不同,主要分为CPU、内存、I/O、网络密集型任务.传统的Hadoop集群在物理机上任务会比较密集,各种应用只能排队依次处理,机器的CPU、IO和存储会非常繁忙,负载不均衡.虚拟化Hadoop可以帮助用户在基础设施上实现灵活、弹性、安全和快捷的大数据资源调度.本文提出一种动态规划算法动态调度资源,在虚拟化后的Hadoop集群可以把不同的资源要求的应用单独分开放在不同的物理机上并行高效地处理,从而大大提高Hadoop集群的性能.
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文献信息
篇名 虚拟Hadoop平台动态资源调度策略研究
来源期刊 数据通信 学科
关键词 Hadoop 虚拟化 大数据 资源调度
年,卷(期) 2014,(5) 所属期刊栏目 技术交流
研究方向 页码范围 39-43
页数 5页 分类号
字数 3522字 语种 中文
DOI
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 许晓东 江苏大学计算机科学与通信工程学院 55 501 9.0 21.0
2 周楚敏 江苏大学计算机科学与通信工程学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
Hadoop
虚拟化
大数据
资源调度
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
数据通信
双月刊
1002-5057
11-2841/TP
大16开
北京市海淀区学院路40号
82-891
1980
chi
出版文献量(篇)
2014
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7821
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