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摘要:
MapReduce已经成为主流的海量数据处理模式,任务调度作为其关键环节已受到业界广泛关注。针对已有的延迟调度算法存在的问题,即建立在任务都是短任务的理论假设有一定限制,当节点处理不同长度的任务时算法性能严重下降和基于静态的等待时间阈值不能适应不同用户的作业需求,提出了一种基于任务分类的延迟调度算法。该算法通过给不同长度的任务设置不同的等待时间阈值,以适应不同作业的响应需求。通过分析各动态参数,根据所建任务模型调整任务的等待时间阈值。仿真验证该算法在响应时间及负载均衡性方面优于已有的延迟调度算法。
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文献信息
篇名 基于任务分类的延迟调度算法
来源期刊 计算机系统应用 学科
关键词 云计算 延迟调度 数据本地性 任务分类 MapReduce
年,卷(期) 2014,(9) 所属期刊栏目 软件技术?算法
研究方向 页码范围 139-143
页数 5页 分类号
字数 4140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 王嵩 中国科学技术大学信息科学技术学院 59 284 8.0 14.0
2 郑烇 中国科学技术大学信息科学技术学院 55 331 9.0 15.0
3 辛波 中国科学技术大学信息科学技术学院 3 8 2.0 2.0
4 高正九 中国科学技术大学信息科学技术学院 2 8 2.0 2.0
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研究主题发展历程
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云计算
延迟调度
数据本地性
任务分类
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
计算机系统应用
月刊
1003-3254
11-2854/TP
大16开
北京中关村南四街4号
82-558
1991
chi
出版文献量(篇)
10349
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