Hadoop平台的任务调度算法优化研究

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中文摘要：Hadoop已成为研究云计算的基础平台,MapReduce是其大数据分布式处理的计算模型,在计算速度,容错性,可靠性等方面具有优势,因此得到了广泛的商业应用与科学研究.而任务调度算法作为MapR veduce的核心组成部分,它的优劣成为了直接影响MapReduce性能的关键因素,因而得到了广泛的关注.本文提出基于动态自适应任务(DASA)调度算法,通过改进调度间隔的选择、任务优先级的划分、调度策略的选择和资源约束条件,从而提高整个集群的效率.

作者：

唐一韬

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作者单位：

410004 长沙民政职业技术学院湖南长沙

关键词：

云计算 DASA Hadoop MapReduce 调度算法

基金：

湖南省教育厅科研项目

项目编号：

14C0064

出版年：

2019

数字化用户

ISSN：

年,卷(期)：2019.25(25)

参考文献量3