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摘要:
针对MapReduce集群现有调度策略在多用户环境下无法根据用户的实际资源需求实现动态资源分配的问题,提出了一种基于历史执行信息(HEI)的MapReduce集群调度算法——HEI Scheduler.该算法通过建立集群作业执行信息的收集和分析机制,得到各用户组资源需求随时间变化的规律,并以作业实际占用slot的时间作为作业占用资源量的衡量标准,进而动态地确定资源池的最小共享资源以及集群剩余资源分配的权值.实验结果表明,执行信息分析机制能够更准确地表征作业对资源的需求,采用集群调度算法HEI Scheduler能够有效地缩短作业的整体执行时间.
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文献信息
篇名 面向多用户环境的MapReduce集群调度算法研究
来源期刊 高技术通讯 学科
关键词 MapReduce集群 多用户环境 调度算法 作业执行信息收集
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目 计算机与通信
研究方向 页码范围 295-302
页数 8页 分类号
字数 6589字 语种 中文
DOI 10.3772/j.issn.1002-0470.2017.04.001
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 陈重韬 中国科学院计算技术研究所计算机应用研究中心 4 8 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
MapReduce集群
多用户环境
调度算法
作业执行信息收集
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
高技术通讯
月刊
1002-0470
11-2770/N
大16开
北京市三里河路54号
82-516
1991
chi
出版文献量(篇)
5099
总下载数(次)
14
总被引数(次)
39217
相关基金
国家科技支撑计划
英文译名:
官方网址:http://kjzc.jhgl.org/
项目类型:重大项目
学科类型:能源
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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