原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
Hadoop原有的作业调度算法在任务级调度阶段均采用简单考虑数据本地性的任务分配策略,并不能保证良好的数据本地性,而相应的改进算法改进目标不一,也不完全适用于所有作业调度场合.针对以上问题,结合数据预取理念提出一种基于资源预取的作业调度算法.通过估算节点上正在运行任务的剩余执行时间,并与传输一个数据块所需时间进行比较,预选出待预取的候选节点;并从当前正在运行作业的未分配任务中选取非本地map任务作为待预取任务;最后,为该任务在候选节点上预取其所需数据.实验结果表明该改进算法有效地提高了作业的数据本地性,并在一定程度上减少了作业执行时间.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 一种基于资源预取的Hadoop作业调度算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 作业调度 数据本地性 资源预取 Hadoop MapReduce 云计算
年,卷(期) 2014,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1639-1643
页数 5页 分类号 TP393|TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.06.008
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 黄梦醒 海南大学信息科学技术学院 29 222 8.0 13.0
2 万兵 海南大学信息科学技术学院 4 53 4.0 4.0
3 段茜 海南大学信息科学技术学院 2 25 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
作业调度
数据本地性
资源预取
Hadoop
MapReduce
云计算
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
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