基于Spark平台的资源调度策略研究现状

• 作者: 吴亦灵 汪宇杰 翁利国 陈杰
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 SPARK 资源调度 性能优化 分布式
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 14-16
• 页数: 3页
• 分类号: TP311.13

摘要

近年来,随着物联网和社交网络等网络技术的飞速发展,全球总数据量呈现爆炸式增长,大数据平台兴起,例如Hadoop,Spark,Storm等优异的大数据处理平台,其中Spark是基于内存处理的分布式计算平台,较为受欢迎。但是资源管理仍是大数据平台性能优化的核心研究,有效的资源管理对于调度的优化是非常重要。他们总结分析了目前国内外Spark平台资源调度策略的研究现状。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈杰		11	7	2.0	2.0
2	翁利国		28	41	3.0	5.0
3	汪宇杰		2	3	1.0	1.0
4	吴亦灵		2	3	1.0	1.0