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Hadoop云平台下基于资源预估的作业调度算法  
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【英文篇名】 Job scheduling algorithm based on data-aware in Hadoop
【下载频次】 ★★★★★
【作者】 卢慧; 高弘博; 张丰满; 王梅; 肖震;
【英文作者】 Lu Hui; Gao Hongbo; Zhang Fengman; Wang Mei; Xiao Zhen; Software Testing Center; Chengdu Textile College; Wuhan Data Center; China Construction Bank;
【作者单位】 成都纺织高等专科学校软件测试中心; 中国建设银行武汉数据中心;
【文献出处】 计算机应用研究 , Application Research of Computers, 编辑部邮箱 2016年 08期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 Hadoop; 云平台; 时间约束; 资源预估; 作业调度;
【英文关键词】 Hadoop; cloud computing; deadline constraints; data-aware; job scheduling;
【摘要】 为解决Hadoop云平台下作业无法满足时间约束的问题,提出一种基于资源预估的作业调度算法。通过建立资源预估模型计算作业所需资源,结合作业间的资源竞争关系对完成时间进行判定,最后根据作业的数据本地性改进延迟调度策略。实验结果表明,该算法能够满足作业对时间约束的需求,提升系统的资源利用率。
【英文摘要】 In order to satisfy the deadline constraints in Hadoop,this paper proposed a job scheduling algorithm based on dataaware. This algorithm proposed a resource estimation model and computed job's deadline,then optimized the delay strategy according to resource locality. Through analyzing the result of experiments,this algorithm can satisfy the deadline constraints and improve the efficient in Hadoop.
【基金】 四川省科技厅基金资助项目(2012FZ0081)
【更新日期】 2016-09-19
【分类号】 TP301.6
【正文快照】 随着Internet和Web技术的高速发展,大数据时代已经来临,如何从大数据中获取有价值的信息,成为科研机构和业界的研究热点[1~3]。Hadoop是一个分布式云计算平台,其核心思想源自于Google公司的MapReduce编程模型和GFS文件系统模型。由于Hadoop的代码开源,目前各大IT公司均采用其作

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