原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对MapReduce在异构环境下各节点性能不均衡,导致整体计算效率低下的问题进行了研究,从节点与任务两方面入手,提出了一种将节点性能量化并排序与将任务按相似度划分相结合的算法.该方法根据历史日志以及实时回传的日志信息将节点按照性能高低排序;根据任务执行完成的信息,将其与新任务进行比对得到相似度,从而推测出新任务的执行时间,执行时间长的认为是复杂的任务;最后进行动态调度,使高性能节点处理更复杂的任务.在随机生成的数据集上的实验结果表明,所提出的动态调度算法与默认调度算法相比,数据集为20 GB大小时执行速度提高27.4%,数据集为100 GB大小时执行速度提高了74.1%.
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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MapReduce动态任务调度技术研究
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 异构 MapReduce 任务调度 节点排序 任务划分
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 1408-1411
页数 4页 分类号 TP399
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.05.027
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 郭会明 4 18 2.0 4.0
2 范宇 3 13 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
异构
MapReduce
任务调度
节点排序
任务划分
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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