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摘要:
针对医疗大数据服务系统中生理数据流动态负载不均衡问题,传统方法处理能力只局限在某算子所处节点可处理的窗口范围,在数据逐渐增加的状态下处理能力不足,容易出现数据流拥塞的情况,而且忽略了对整个体系的负载分布和动态负载均衡中迁移决策的研究.为此,提出了一种新的大数据网络并行计算环境的生理数据流动态负载均衡方法.首先利用元组key的Hash值得到节点相应数据块,利用数据块记录获取相应目标节点,将数据元组输出.同时,对并行计算熵进行扩展,将其定义至异构集群,对其进行求解.将网络并行计算环境下并行计算熵看作医疗大数据服务系统中生理数据流动态负载均衡度的衡量指标,通过并行计算熵对是否需要进行负载迁移进行判断,并且通过并行计算熵确定迁移任务的方式及迁移量,从而制定迁移决策,实现大数据网络并行环境中生理数据流动态负载均衡处理.经实验验证,本文方法可行性高,计算性能及动态负载均衡性好.
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文献信息
篇名 大数据网络并行计算环境中生理数据流动态负载均衡
来源期刊 吉林大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 计算机应用 大数据 网络并行计算 生理数据流 动态 负载均衡
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 计算机科学与技术
研究方向 页码范围 247-254
页数 8页 分类号 TP399|TP305
字数 语种 中文
DOI 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20181250
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
计算机应用
大数据
网络并行计算
生理数据流
动态
负载均衡
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
吉林大学学报(工学版)
双月刊
1671-5497
22-1341/T
大16开
长春市人民大街5988号
12-46
1957
chi
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