基于资源预测的MapReduce调度策略研究-中国学术期刊网络出版总库

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基于资源预测的MapReduce调度策略研究

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【作者】	赵莉; 黄海芳; 汤红元;
【作者单位】	湖南信息职业技术学院计算机工程系; 湖南大学计算机与通信学院; 长沙职业技术学院基础课与思政课教学部; 湖南农业大学农学院;
【文献出处】	软件导刊 , Software Guide, 编辑部邮箱 2015年 03期期刊荣誉：ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	MapReduce; 作业调度; Hadoop集群; 粒度;
【摘要】	通过对资源调度策略的深入研究与分析,参考数据库领域的并发控制等技术,提出了基于资源预测的分布式调度策略。其在两级调度策略基础上提供了资源预测、优化冲突解决等新特性,以全方面提升MapReduce作业调度的并发性、动态性和可扩展性。
【基金】	湖南省教育厅资助科研项目(13C656)
【更新日期】	2015-04-08
【分类号】	TP311.13
【正文快照】	0引言Hadoop的最初几个版本都采用单独的、中央化的调度算法处理每一个作业。集中调度结构清晰、设计简单,能够完成批量作业的调度及资源分配任务。Hadoop也不断改进更新集中调度,现在常用的有先进先出调度、按需调度[1]、计算能力调度[2]和公平调度[3]等策略。集中式调度策略?

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