并行计算框架的内存优化算法研究

• 作者: 张怡锋 杨帆 高国静
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 数据库管理系统 分布式独立内存 分配算法
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 132-135,140
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 3363字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2020.08.026

摘要

传统的大数据内存分配算法存在运行速度慢、 分配不均匀的问题,为此,提出一种新的并行计算框架的内存优化算法.通过利用无监督贪婪模式逐层训练方法进行训练学习并建立并行框架,采用分布式存储的方法对数据进行承载,最大程度提升运算性能.同时,对较小内存Task做分化处理,保证算法的执行效率,并且会避免不必要的溢出操作.实验结果证明,相比于传统算法,所提算法的内存分配情况更合理、 运行速度快,内存分配效果更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨帆	广东省中医院珠海医院信息科	9	7	2.0	2.0
2	高国静	清远市中医院信息科	1	0	0.0	0.0
3	张怡锋	广东省中医院珠海医院信息科	1	0	0.0	0.0