基于作业历史运行信息的MapReduce能耗预测模型

• 作者: 于炯 孙华 廖彬 张陶
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 绿色计算 MapReduce 能耗建模 预测模型
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 178-183
• 页数: 6页
• 分类号: TP311
• 字数: 6816字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2015.9.037

摘要

在数据量规模剧增的背景下,大数据处理过程中产生的高能耗问题亟待解决,而能耗模型是研究提高能耗效率方法的基础.利用传统的能耗模型计算MapReduce作业执行能耗面临诸多挑战,在对大数据计算模型MapReduce的集群结构、作业的任务分解及任务与资源映射模型分析建模的基础上,提出基于作业历史运行信息的MapReduce能耗预测模型.通过对不同作业历史运行信息的分析,得到DataNode运行不同任务时的计算能力及能耗特性,继而实现在MapReduce作业执行前对作业能耗的预测.实验结果验证了能耗预测模型的可行性,并通过对能耗预测准确率调节因子的修正,能够达到提高能耗模型的预测准确度的目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于炯	新疆大学软件学院	176	1315	20.0	28.0
2	孙华	新疆大学软件学院	37	277	8.0	15.0
3	廖彬	新疆财经大学统计与信息学院	34	172	8.0	10.0
4	张陶	新疆医科大学医学工程技术学院	16	95	7.0	9.0