Hadoop集群中给定候选任务集的最大利润问题

• 作者: 胡积宝 郑羽
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: MapReduce 任务集 调度算法 利润 大数据
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 194-199
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5233字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.12.041

摘要

随着计算机网络和传感器网络的迅速发展,数据呈指数级增长,特别是在因特网上.为了有效地处理大规模数据,需要具有良好的可伸缩性、灵活性和容错性的并行分布式集群.目前,许多企业基于自己的Hadoop集群提供云服务.因为单个Hadoop集群的资源是有限的,Hadoop集群必须将有限的资源分配给一些特殊的任务以获得最大的利益.文中研究给定候选任务集的最大利润问题.用有效的序列描述候选任务集,并提出了一种基于序列的调度策略.为了提高查找有效序列的效率,设计了一些修剪策略,并给出了相应的调度算法.最后,在某些任务运行超时的情况下,提出了超时处理算法.实验结果表明,该算法的总收益非常接近理想的最大值,在不同的实验环境下明显优于相关的调度算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑羽	安庆师范大学现代教育技术中心	22	23	3.0	4.0
2	胡积宝	安庆师范大学物理与电气工程学院	13	29	3.0	5.0