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基于Q学习的Spark自动调节内存管理器
1
作者
张军
顾皓元
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第5期1487-1493,共7页
为有效解决Apache Spark中静态和统一内存管理器适应性差、JVM垃圾内存回收频繁等问题,提出一种基于Q学习的Spark自动调节内存管理器。采用Q学习自动调优算法,根据不同的工作负载、任务需求和系统状态,在全局范围内实现内存分配的动态...
为有效解决Apache Spark中静态和统一内存管理器适应性差、JVM垃圾内存回收频繁等问题,提出一种基于Q学习的Spark自动调节内存管理器。采用Q学习自动调优算法,根据不同的工作负载、任务需求和系统状态,在全局范围内实现内存分配的动态调整。内存分配算法结合Q学习自动调优算法的决策和空闲内存,响应块管理器和任务内存请求,确保内存高效分配与利用。实验结果表明,新的内存管理器在Spark任务执行效率上获得了较明显的性能提升。
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关键词
Apache
Spark
静态
内存
管理器
统一
内存
管理器
JVM垃圾
内存
回收
Q学习
内存分配动态调整
任务执行效率
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职称材料
题名
基于Q学习的Spark自动调节内存管理器
1
作者
张军
顾皓元
机构
东华理工大学信息工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第5期1487-1493,共7页
基金
国家自然科学基金项目(62162002、61662002)
江西省自然科学基金项目(20212BAB202002)。
文摘
为有效解决Apache Spark中静态和统一内存管理器适应性差、JVM垃圾内存回收频繁等问题,提出一种基于Q学习的Spark自动调节内存管理器。采用Q学习自动调优算法,根据不同的工作负载、任务需求和系统状态,在全局范围内实现内存分配的动态调整。内存分配算法结合Q学习自动调优算法的决策和空闲内存,响应块管理器和任务内存请求,确保内存高效分配与利用。实验结果表明,新的内存管理器在Spark任务执行效率上获得了较明显的性能提升。
关键词
Apache
Spark
静态
内存
管理器
统一
内存
管理器
JVM垃圾
内存
回收
Q学习
内存分配动态调整
任务执行效率
Keywords
Apache Spark
static memory manager
unified memory manager
JVM garbage memory reclamation
Q-learning
dynamic adjustment of memory allocation
task execution efficiency
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Q学习的Spark自动调节内存管理器
张军
顾皓元
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
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