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A guidance and control design with reduced information for a dual-spin stabilized projectile 被引量:2
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作者 Yu Wang Jiyan Yu +1 位作者 Xiaoming Wang Jia Fangxiu 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第3期494-505,共12页
In this paper,an integrated guidance and control method based on an adaptive path-following controller is proposed to control a spin-stabilized projectile with only translational motion information under the constrain... In this paper,an integrated guidance and control method based on an adaptive path-following controller is proposed to control a spin-stabilized projectile with only translational motion information under the constraint of an actuator,uncertainties in aerodynamic parameters and measurements,and control system complexity.Owing to the fairly high rotation speed,the dynamic model of this missile is strongly nonlinear,uncertain and coupled in pitch,yaw and roll channels.A theoretical equivalent resultant force and uncertainty compensation method are comprehensively used to realize decoupling of pitch and yaw.In response to the strong nonlinear and time-varying characteristics of the dynamic system,the quasi-linear model whose parameters are obtained by interpolation of points selected as the segmentation points in the trajectory envelope,is used for calculation in each step.To cope with the system uncertainty caused by model approximation,parameter uncertainty and ballistic interference,an extended state estimator is used to compensate the output feedback according to the test ballistic angle.In order to improve the tracking efficiency and ensure the tracking error convergence with only translational motion information,the virtual guide point,whose derivative is deduced according to the Lyapunov principle,is calculated in real time according to the projection relationship between the real-time position and the reference trajectory,and a virtual line-of-sight angle and the backstepping method are used for the design of the guidance and control system.In order to avoid the influence of control input saturation on the guidance and control performance due to the actuator limitation and improve the robustness of the system,an anti-saturation compensator is designed according to the two-step method.The feasibility and effectiveness of the path-following controller is verified through closed-loop flight simulations with measurement,control,and condition uncertainties.The results indicate that the designed controller can converge to the reference path and evidently decrease the distance between the impact point and target under different uncertainties. 展开更多
关键词 Spin-stabilized projectile reduced information Path-following control Extended state observer Coupled nonlinear system Input saturation
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Hadoop平台中一种Reduce负载均衡贪心算法 被引量:12
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作者 刘朵 曾锋 +1 位作者 陈志刚 姚亦韬 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第9期2656-2659,共4页
MapReduce是目前广泛应用的并行计算框架,是Hadoop平台的重要组成部分。主要包括Map和Reduce函数,Map函数输出key-value键值对作为Reduce的输入。由于输入的动态性,不同主机上的Reduce处理的输入量存在不均衡性。如何解决Reduce的负载... MapReduce是目前广泛应用的并行计算框架,是Hadoop平台的重要组成部分。主要包括Map和Reduce函数,Map函数输出key-value键值对作为Reduce的输入。由于输入的动态性,不同主机上的Reduce处理的输入量存在不均衡性。如何解决Reduce的负载均衡是优化MapReduce的一个重要研究方向。对整体数据进行抽样,通过适量的样本分析数据,达到较小的代价获得可靠的key分布,提出贪心算法代替Hadoop平台默认的Hash算法来划分数据,实现Reduce负载均衡。提出的贪心算法主要思想是根据抽样数据,求取所有key频次的和对于Reduce节点数量的平均值,然后依次为每一个Reduce分配一个接近平均值的负载,从而达到整体的负载均衡。模拟实验表明,所提算法与默认的hash分区算法相比,运行时间节约10.6%,达到更好的负载均衡。 展开更多
关键词 MAPreduce 贪心算法 reduce负载均衡 抽样
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基于ORC元数据的Hive Join查询Reducer负载均衡方法 被引量:3
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作者 王华进 黎建辉 +1 位作者 沈志宏 周园春 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第3期158-164,共7页
负载不均衡问题位列影响大规模MapReduce集群性能因素的首位,而Hive join查询非常容易触发该问题。通用解决方案是基于中间键值对的key频率分布设计能够实现负载均衡的key划分算法。现有工作估算key频率分布时依赖于对map的输出进行监... 负载不均衡问题位列影响大规模MapReduce集群性能因素的首位,而Hive join查询非常容易触发该问题。通用解决方案是基于中间键值对的key频率分布设计能够实现负载均衡的key划分算法。现有工作估算key频率分布时依赖于对map的输出进行监控采样,使得通信开销较大并显著延后了shuffle的启动。针对Hive join查询,提出了基于ORC元数据的key频率分布估计方法和相应的负载均衡key划分方法。该方法具有计算量小、通信开销小、不影响现有shuffle机制的优点。通过基准测试证明了该方法在key频率分布估算效率上的巨大提升及相应的key划分方法对Hive join查询性能的提升。 展开更多
关键词 负载均衡 MAPreduce Hive JOIN reduceR ORC
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基于延迟调度策略的reduce调度优化算法 被引量:2
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作者 石义龙 林泓 +1 位作者 李玉强 王彦 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第7期2006-2009,2015,共5页
在大规模的Hadoop集群中,良好的任务调度策略对提高数据本地性、减小网络传输开销、减少作业执行时间以及提高集群的作业吞吐量都有着重要的影响。针对Hadoop架构中reduce任务的数据本地性较低问题,提出了一种基于延迟调度策略的reduce... 在大规模的Hadoop集群中,良好的任务调度策略对提高数据本地性、减小网络传输开销、减少作业执行时间以及提高集群的作业吞吐量都有着重要的影响。针对Hadoop架构中reduce任务的数据本地性较低问题,提出了一种基于延迟调度策略的reduce任务调度优化算法,通过提高reduce任务的数据本地性来减少作业执行时间以及提高作业吞吐量,该算法在Hadoop架构的early shuffle阶段,使用多级延迟调度策略来提高reduce任务的数据本地性。最后重写原生公平调度器代码实现了该调度算法,并与原生公平调度器进行了对比实验分析。实验结果表明,该算法明显减少了作业执行时间,提高了集群的作业吞吐量。 展开更多
关键词 reduce任务 数据本地性 延迟调度 Mapreduce任务调度
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基于MapReduce与相关子空间的局部离群数据挖掘算法 被引量:41
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作者 张继福 李永红 +1 位作者 秦啸 荀亚玲 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期1079-1095,共17页
针对高维海量数据,在Map Reduce编程模型下,提出了一种基于相关子空间的局部离群数据挖掘算法.该算法首先利用属性维上的局部稀疏程度,重新定义了相关子空间,从而能够有效地刻画各种局部数据集上的分布特征;其次,利用局部数据集的概率密... 针对高维海量数据,在Map Reduce编程模型下,提出了一种基于相关子空间的局部离群数据挖掘算法.该算法首先利用属性维上的局部稀疏程度,重新定义了相关子空间,从而能够有效地刻画各种局部数据集上的分布特征;其次,利用局部数据集的概率密度,给出了相关子空间中的局部离群因子计算公式,有效地体现了相关子空间中数据对象不服从局部数据集分布特征的程度,并选取离群程度最大的N个数据对象定义为局部离群数据;在此基础上,采用LSH分布式策略,提出了一种Map Reduce编程模型下的局部离群数据挖掘算法;最后,采用人工数据集和恒星光谱数据集,实验验证了该算法的有效性、可扩展性和可伸缩性. 展开更多
关键词 局部离群数据 相关子空间 MAP reduce 局部稀疏度 概率密度
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基于Map/Reduce的改进选择算法在云计算的Web数据挖掘中的研究 被引量:13
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作者 方少卿 周剑 张明新 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第2期377-379,395,共4页
针对目前在搜索方面的数据量大、搜索延迟的特点,提出了基于云计算的Web挖掘的搜索模型。采用提出的基于Map/Reduce模型的改进型算法,通过仿真实验验证了该算法的可行性,在一定程度上减少了搜索的代价,提高了搜索效率。
关键词 云计算 WEB数据挖掘 MAP reduce
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MapReduce框架下支持差分隐私保护的k-means聚类方法 被引量:25
7
作者 李洪成 吴晓平 陈燕 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期124-130,共7页
针对传统隐私保护方法无法应对任意背景知识下恶意分析的问题,提出了分布式环境下满足差分隐私的k-means算法。该算法利用Map Reduce计算框架,由主任务控制k-means迭代执行;指派Mapper分任务独立并行计算各数据片中每条记录与聚类中心... 针对传统隐私保护方法无法应对任意背景知识下恶意分析的问题,提出了分布式环境下满足差分隐私的k-means算法。该算法利用Map Reduce计算框架,由主任务控制k-means迭代执行;指派Mapper分任务独立并行计算各数据片中每条记录与聚类中心的距离并标记其属于的聚类;指派Reducer分任务计算同一聚类中的记录数量num和属性向量之和sum,并利用Laplace机制产生的噪声扰动num和sum,进而实现隐私保护。根据差分隐私的组合特性,从理论角度证明整个算法满足ε-差分隐私保护。实验结果证明了该方法在提高隐私性和时效性的情况下,保证了较好的可用性。 展开更多
关键词 数据挖掘 K-均值聚类 MAP reduce 差分隐私保护 Laplace机制
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基于MapReduce的Web日志挖掘 被引量:15
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作者 李彬 刘莉莉 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第22期95-98,共4页
针对单一CPU节点的Web数据挖掘系统在挖掘Web海量数据源时存在的计算瓶颈问题,利用云计算的分布式处理和虚拟化技术优势以及蚁群算法并行性的优点,设计一种基于Map/Reduce架构的Web日志挖掘算法。为进一步验证该算法的高效性,通过搭建Ha... 针对单一CPU节点的Web数据挖掘系统在挖掘Web海量数据源时存在的计算瓶颈问题,利用云计算的分布式处理和虚拟化技术优势以及蚁群算法并行性的优点,设计一种基于Map/Reduce架构的Web日志挖掘算法。为进一步验证该算法的高效性,通过搭建Hadoop平台,利用该算法挖掘Web日志中用户的偏爱访问路径。实验结果表明,充分利用了集群系统的分布式计算能力处理大量的Web日志文件,可以大大地提高Web数据挖掘的效率。 展开更多
关键词 云计算 MAP/reduce HADOOP平台 WEB日志挖掘 蚁群算法
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基于Map/Reduce的民航高价值旅客发现方法 被引量:5
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作者 曹卫东 白亮 聂笑盈 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第4期1078-1083,共6页
为解决常旅客计划模型评价指标单一,不能准确识别高价值旅客的问题,提出一种将Map/Reduce并行处理与数据挖掘知识相结合的发现方法。利用Map/Reduce数据处理模型,在Hadoop分布式平台上并行处理海量PNR数据;根据改进的RFD模型,确定客户... 为解决常旅客计划模型评价指标单一,不能准确识别高价值旅客的问题,提出一种将Map/Reduce并行处理与数据挖掘知识相结合的发现方法。利用Map/Reduce数据处理模型,在Hadoop分布式平台上并行处理海量PNR数据;根据改进的RFD模型,确定客户价值指标,利用AHP层次分析法将专家经验值量化为指标权重;利用聚类分析技术识别高价值旅客,采用真实的PNR数据集进行实验。实验结果表明,该方法能够有效识别民航高价值旅客,为航空公司做出有效决策提供有利依据。 展开更多
关键词 Map/reduce映射归约 数据挖掘 RFD模型 AHP层次分析法 客户价值
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基于Map/Reduce的朴素贝叶斯数据分类算法研究 被引量:12
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作者 崔良中 郭福亮 宋建新 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2019年第4期7-10,共4页
针对目前机器学习研究领域中的数据分类问题,选择朴素贝叶斯算法作为研究对象。首先,通过对样本数据特征属性的权重进行加权调整,提高算法处理的准确率;然后,改进朴素贝叶斯算法分类器模型,使其能够利用Map/Reduce并行编程模型,采用多... 针对目前机器学习研究领域中的数据分类问题,选择朴素贝叶斯算法作为研究对象。首先,通过对样本数据特征属性的权重进行加权调整,提高算法处理的准确率;然后,改进朴素贝叶斯算法分类器模型,使其能够利用Map/Reduce并行编程模型,采用多计算资源节点并行处理,进一步提高处理速度。最后,对UCI dataset数据库进行实验验证,结果表明:改进后的算法在海量数据分类处理中具有更好的性能表现。 展开更多
关键词 Map/reduce并行编程模型 数据分类算法 贝叶斯算法 海量数据处理
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一种基于MapReduce的短时交通流预测方法 被引量:11
11
作者 梁轲 谭建军 李英远 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期174-179,共6页
非参数回归方法是短时交通流预测常用的方法,但现有非参数回归方法存在预测速度与精度之间的矛盾。为此,提出一种适用于海量历史数据、基于Map Reduce与遗传算法的非参数回归短时交通流预测方法。通过引入Map Reduce并行计算框架,加快K... 非参数回归方法是短时交通流预测常用的方法,但现有非参数回归方法存在预测速度与精度之间的矛盾。为此,提出一种适用于海量历史数据、基于Map Reduce与遗传算法的非参数回归短时交通流预测方法。通过引入Map Reduce并行计算框架,加快K最近邻算法的搜索速度。在数据预处理阶段利用遗传算法优化关键参数的设置,并采用Map Reduce加速参数优化过程,以解决遗传算法迭代运算时间长的问题。实验结果表明,该方法在保证交通流预测精度的前提下,明显提高了预测速度,并且具有较好的可伸缩性。 展开更多
关键词 交通流预测 非参数回归 K最近邻搜索 遗传算法 Map reduce编程模型 并行计算
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基于Map Reduce的Bagging贝叶斯文本分类 被引量:2
12
作者 冀素琴 石洪波 卫洁 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第16期203-206,211,共5页
集中式系统框架难以进行海量文本数据分类。为此,提出一种基于Map Reduce的Bagging贝叶斯文本分类算法。介绍朴素贝叶斯文本分类算法,将其与Bagging算法结合,运用Map Reduce并行编程模型,在Hadoop平台上实现算法。实验结果表明,该算法... 集中式系统框架难以进行海量文本数据分类。为此,提出一种基于Map Reduce的Bagging贝叶斯文本分类算法。介绍朴素贝叶斯文本分类算法,将其与Bagging算法结合,运用Map Reduce并行编程模型,在Hadoop平台上实现算法。实验结果表明,该算法分类准确率较高,运行时间较短,适用于大规模文本数据集的分类学习。 展开更多
关键词 分布式 MAP reduce模型 文本分类 集成学习 朴素贝叶斯 BAGGING算法
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基于Map Reduce的序列模式挖掘算法 被引量:2
13
作者 刘栋 尉永清 薛文娟 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第15期43-45,共3页
传统数据挖掘算法在处理海量数据集时计算能力有限。为解决该问题,提出一种基于Map Reduce的分布式序列模式挖掘算法MR PrefixSpan。在PrefixSpan算法的基础上,对模式挖掘任务进行分割,利用Map函数处理由不同前缀得到的序列模式,并行构... 传统数据挖掘算法在处理海量数据集时计算能力有限。为解决该问题,提出一种基于Map Reduce的分布式序列模式挖掘算法MR PrefixSpan。在PrefixSpan算法的基础上,对模式挖掘任务进行分割,利用Map函数处理由不同前缀得到的序列模式,并行构造投影数据库,从而提高挖掘效率及简化搜索空间。采用Reduce函数对中间结果进行规约,得到全局序列模式。在Hadoop集群上的实验结果表明,MR PrefixSpan能减少数据库扫描时间,具有较高的并行加速比和较好的可扩展性。 展开更多
关键词 云计算 并行处理 MAP reduce模型 PREFIXSPAN算法 序列模式 HADOOP平台
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异构环境下作业时间感知的MapReduce调度策略 被引量:1
14
作者 石磊 丁雷道 +1 位作者 陶永才 卫琳 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第8期1757-1761,共5页
MapReduce是一个流行的并行处理大规模数据计算模型.为提升异构环境下的MapReduce性能,提出一种异构环境下基于节点作业时间感知的动态MapReduce调度策略:DTHE(Dynamic Map Reduce scheduling based on the Time-aware of node jobs in ... MapReduce是一个流行的并行处理大规模数据计算模型.为提升异构环境下的MapReduce性能,提出一种异构环境下基于节点作业时间感知的动态MapReduce调度策略:DTHE(Dynamic Map Reduce scheduling based on the Time-aware of node jobs in Heterogeneous Environments).DTHE在作业执行前,首先标记部分任务作为节点样本任务并优先处理,在执行其他任务时分析样本任务,预测节点性能和数据分布特征,动态采取相应的调度策略;在作业运行中实时监测节点任务状态,提前拉取节点下一个任务数据到本地内存.实验结果表明:在异构环境下,DTEH能够缩短5.1%的作业执行时间并减少磁盘I/O,有效提升MapReduce性能. 展开更多
关键词 MAP reduce 任务调度 HADOOP 性能优化
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一种基于MapReduce的知识聚类与统计机制 被引量:1
15
作者 徐小龙 李永萍 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期202-208,共7页
网络文献知识库中的海量资源及其分类的粗粒度,导致学习者容易在文献检索和阅读过程出现认知迷航和知识过载问题。该文提出一种基于Map Reduce的知识聚类与统计机制:首先,提出基于Map Reduce的共现矩阵构建算法MR-Co Matrix;其次,将共... 网络文献知识库中的海量资源及其分类的粗粒度,导致学习者容易在文献检索和阅读过程出现认知迷航和知识过载问题。该文提出一种基于Map Reduce的知识聚类与统计机制:首先,提出基于Map Reduce的共现矩阵构建算法MR-Co Matrix;其次,将共现矩阵与相似度系数结合构建相似度矩阵;然后,通过Z Scores对相似度矩阵进行标准化;最后,使用离差平方和法(Ward,s method)对相似度矩阵进行聚类,生成树状的知识聚类谱系图;基于聚类结果,提出基于Map Reduce的知识文献统计算法MR-Statistics,对每个分类的知识属性进行统计。实验结果表明:将MR-Co Matrix和MR-Statistics方法应用于网络文献知识库进行知识聚类和统计,达到较理想的聚类精度和计算效率,实现了细粒度知识聚类和多维统计,同时减少了时间开销。 展开更多
关键词 数据挖掘 聚类 知识 共现矩阵 统计 MAP reduce
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异构环境下平滑加权轮询Reduce任务调度算法研究 被引量:3
16
作者 黄伟建 贾孟玉 黄亮 《现代电子技术》 北大核心 2020年第23期139-142,共4页
传统MapReduce在处理倾斜数据时会造成负载不均衡,降低MapReduce框架的执行效率。虽然利用贪心算法分区减轻了MapReduce应用中的数据倾斜,但是忽略了Reduce异构性,因为MapReduce的计算环境通常是异构的,即使中间数据没有倾斜,由于计算... 传统MapReduce在处理倾斜数据时会造成负载不均衡,降低MapReduce框架的执行效率。虽然利用贪心算法分区减轻了MapReduce应用中的数据倾斜,但是忽略了Reduce异构性,因为MapReduce的计算环境通常是异构的,即使中间数据没有倾斜,由于计算能力不同,任务在不同节点上的执行时间也是不同的。为了避免异构性导致Reduce性能下降的问题,提出一种在异构环境下动态平滑加权轮询调度算法。该算法根据节点的计算能力和数据本地性这两个因素选取Reduce计算节点来提高Reduce任务执行效率,还进一步将优化后的框架用于并行图像处理。实验结果表明,动态平滑加权轮询调度算法减少了Reduce跨节点传输的网络带宽,同时也减少了Reduce任务的执行时间。 展开更多
关键词 reduce任务调度 负载均衡 异构集群 平滑加权轮询算法 节点选取 并行图像处理
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Map/Reduce下快速剪枝算法在复杂任务调度中的应用 被引量:2
17
作者 裴树军 宋冬梅 孔德凯 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2018年第1期72-81,共10页
云环境下传统任务分配与调度算法对于复杂任务调度的整体效率较低,为了提高Map/Reduce对复杂任务分配调度的整体效率,提出了一种基于任务处理时间的快速剪枝算法。该算法首先将复杂任务按照任务依赖关系大小进行最佳拓扑排序,使任务按... 云环境下传统任务分配与调度算法对于复杂任务调度的整体效率较低,为了提高Map/Reduce对复杂任务分配调度的整体效率,提出了一种基于任务处理时间的快速剪枝算法。该算法首先将复杂任务按照任务依赖关系大小进行最佳拓扑排序,使任务按顺序执行,从而提高调度准确率。然后使用节点处理任务的预测时间与节点处理能力的比值作为子任务在每个节点的处理时间进行量化建模,建立任务和处理时间的度量矩阵,通过采用按阶剪枝方法逐渐缩小任务分配规模,对N个节点处理N个任务的分配问题,进行N-1次操作可获得任务分配的最优解。运用Hadoop平台进行实验验证,从任务调度效率与资源使用率角度将剪枝算法与公平调度算法、遗传算法和GRAPHENE算法进行对比验证。实验结果表明剪枝算法能明显提高任务调度的整体效率,充分利用各节点的计算能力提高Map/Reduce调度效率。 展开更多
关键词 剪枝算法 MAP/reduce 任务调度 云计算
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动态在线Map/Reduce流数据处理模型及作业拓扑管理协议
18
作者 魏晓辉 李翔 +2 位作者 李洪亮 李聪 庄园 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期950-955,共6页
针对海量流数据的在线处理需求,提出一种不同于传统Map/Reduce流数据处理的系统模型Flexible workflow.该模型对workflow处理单元进行在线Map/Reduce并行化,实现了SPATE系统;同时为该系统定义一组关于作业的建立、管理和维护的通信规程... 针对海量流数据的在线处理需求,提出一种不同于传统Map/Reduce流数据处理的系统模型Flexible workflow.该模型对workflow处理单元进行在线Map/Reduce并行化,实现了SPATE系统;同时为该系统定义一组关于作业的建立、管理和维护的通信规程,即拓扑管理协议.SPATE系统解决了在线Map/Reduce流数据处理过程中要求实时性及可扩展性的问题.实验验证了拓扑管理协议的有效性,拓扑管理协议能有效管理Flexible workflow流数据处理模型. 展开更多
关键词 流数据处理 FLEXIBLE workflow模型 MAP/reduce 拓扑管理
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MapReduce框架下森林分类的并行模拟退火算法
19
作者 于慧伶 崔姗姗 范德林 《西部林业科学》 CAS 2016年第1期25-30,共6页
针对传统模拟退火算法存在收敛速度慢、执行时间长的缺点,本研究提出了一种并行在线的模拟退火算法及其优化策略,并将其运用到森林景观分类中。研究人员运用多马尔科夫链异步通信和同步通信两种策略实现模拟退火算法的并行处理。在Solo... 针对传统模拟退火算法存在收敛速度慢、执行时间长的缺点,本研究提出了一种并行在线的模拟退火算法及其优化策略,并将其运用到森林景观分类中。研究人员运用多马尔科夫链异步通信和同步通信两种策略实现模拟退火算法的并行处理。在Solomon提供的标准测试集上对并行算法性能进行测试和分析,得出并行算法时线程间的通信可以提高目标解的搜索效率。与此同时,同步通信策略目标解的搜索效率优于异步通信策略,但是会增加一些通信负载的成本。通过大量实验得出森林分类经营代价与线程沟通周期、链长和线程数目的关系,从而节省景观分类的时间代价,进而解决一些NP难题。 展开更多
关键词 森林分类 模拟退火算法 马尔科夫链 异步通信 同步通信 Map reduce框架 HADOOP
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基于模拟退火的Map Reduce调度算法 被引量:9
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作者 遆鸣 陈俊杰 强彦 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第19期45-48,共4页
在计算能力作业调度算法的基础上,提出一种基于模拟退火的Map Reduce作业调度算法。利用带记忆功能的模拟退火算法选择最优作业,从而避免陷入局部最优解。在Hadoop平台上的实验结果表明,该算法能减少所有作业的运行时间以及每个作业的... 在计算能力作业调度算法的基础上,提出一种基于模拟退火的Map Reduce作业调度算法。利用带记忆功能的模拟退火算法选择最优作业,从而避免陷入局部最优解。在Hadoop平台上的实验结果表明,该算法能减少所有作业的运行时间以及每个作业的等待响应时间,具有较高的作业调度效率及用户满意度。 展开更多
关键词 云计算 作业调度 HADOOP平台 模拟退火 MAP reduce模型 局部最优
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