MapReduce 性能预测模型构建

• 作者: 刘涛 李学军 李振举 杨晟
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: MapReduce 云计算模型 性能预测 多元线性回归模型
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 70-73
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 2806字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2016.01.014

摘要

MapReduce 是目前大数据处理中应用最广泛的云计算模型，预测其性能有利于提高云计算的效率。然而 MapRe-duce 运行需要依赖大量的配置参数，这些参数会对 MapReduce 性能产生较大的影响。传统的 MapReduce 模型的配置参数的预测方法都是基于管理员经验的定性分析，无法准确预测 MapReduce 模型运行时间。为更好地对 MapReduce 性能进行预测，利用数学分析中的多元线性回归方法，在分析现有的影响 MapReduce 性能的配置参数的基础上，构建了 MapReduce性能和其配置参数之间的多元线性回归模型。为了验证该方法的正确性，以两个最重要的配置参数 Map 和 Reduce 数量为例进行了算例验证。实验结果表明，多元线性回归模型可以用来预测 MapReduce 性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李振举	装备学院信息装备系	6	31	3.0	5.0
2	李学军	装备学院信息装备系	19	71	5.0	7.0
3	杨晟	装备学院信息装备系	8	25	3.0	4.0
4	刘涛	装备学院信息装备系	12	35	3.0	5.0