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面向多用户环境的MapReduce集群调度算法研究
被引量：
2
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作者
陈重韬
《高技术通讯》
北大核心
2017年第4期295-302,共8页
针对MapReduce集群现有调度策略在多用户环境下无法根据用户的实际资源需求实现动态资源分配的问题,提出了一种基于历史执行信息(HEI)的MapReduce集群调度算法——HEI Scheduler。该算法通过建立集群作业执行信息的收集和分析机制,得到...
针对MapReduce集群现有调度策略在多用户环境下无法根据用户的实际资源需求实现动态资源分配的问题,提出了一种基于历史执行信息(HEI)的MapReduce集群调度算法——HEI Scheduler。该算法通过建立集群作业执行信息的收集和分析机制,得到各用户组资源需求随时间变化的规律,并以作业实际占用slot的时间作为作业占用资源量的衡量标准,进而动态地确定资源池的最小共享资源以及集群剩余资源分配的权值。实验结果表明,执行信息分析机制能够更准确地表征作业对资源的需求,采用集群调度算法HEI Scheduler能够有效地缩短作业的整体执行时间。
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关键词
MapReduce集群
多用户环境
调度算法
作业执行信息收集
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职称材料
题名
面向多用户环境的MapReduce集群调度算法研究
被引量：
2
1
作者
陈重韬
机构
中国科学院计算技术研究所计算机应用研究中心
中国科学院大学
出处
《高技术通讯》
北大核心
2017年第4期295-302,共8页
基金
国家科技支撑计划(2012BAH46B03)
国家自然科学基金(61402473)
+1 种基金
核高基(2013ZX01039-002-001-001)
中国科学院先导专项(XDA06030200)资助项目
文摘
针对MapReduce集群现有调度策略在多用户环境下无法根据用户的实际资源需求实现动态资源分配的问题,提出了一种基于历史执行信息(HEI)的MapReduce集群调度算法——HEI Scheduler。该算法通过建立集群作业执行信息的收集和分析机制,得到各用户组资源需求随时间变化的规律,并以作业实际占用slot的时间作为作业占用资源量的衡量标准,进而动态地确定资源池的最小共享资源以及集群剩余资源分配的权值。实验结果表明,执行信息分析机制能够更准确地表征作业对资源的需求,采用集群调度算法HEI Scheduler能够有效地缩短作业的整体执行时间。
关键词
MapReduce集群
多用户环境
调度算法
作业执行信息收集
Keywords
MapReduce ctuster, multi-user environment, scheduling algorithm, job implementation informa-tion collection
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向多用户环境的MapReduce集群调度算法研究
陈重韬
《高技术通讯》
北大核心
2017
2
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