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摘要:
研究和分析Hadoop推测执行算法在异构环境下性能较差的问题,在深入研究源码的基础上提出改进算法。该算法根据系统负载情况自动调节后备任务的执行,实现系统负载均衡。采用Zaharia提出的历史平均剩余完成时间来估计剩余时间,并使用剩余时间值大于20%的方法来判断掉队者,进而得到更精确的掉队者队列。该算法在一定程度上提高了异构环境中推测执行的性能。
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MapReduce
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 异构环境下 Hadoop 推测执行算法
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 Hadoop 性能优化 推测执行算法
年,卷(期) 2015,(8) 所属期刊栏目 网络与通信
研究方向 页码范围 80-83,88
页数 5页 分类号 TP393.02
字数 4135字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2015.08.016
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 朱晋 长沙理工大学经济与管理学院 2 3 1.0 1.0
2 祁鹏年 长沙理工大学经济与管理学院 4 4 1.0 1.0
3 郝君慧 长沙理工大学经济与管理学院 1 1 1.0 1.0
4 许丰平 长沙理工大学经济与管理学院 1 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (34)
共引文献  (382)
参考文献  (14)
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研究主题发展历程
节点文献
Hadoop
性能优化
推测执行算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
9036
总下载数(次)
25
总被引数(次)
56782
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